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针对寻峰算法不能自适应检测光纤布拉格光栅(FBG)多峰值光谱的问题，提出了一种多峰自适应寻峰算法。采用滑动均值滤波法对光谱信号进行去噪预处理，并结合希尔伯特变换对多峰光谱自适应峰值区域分割；分析了谱峰的不对称特性，对单峰光谱采用基于非对称广义高斯模型的峰值修正策略，实现了峰值的精确定位。实验结果表明，与对比算法相比所提算法寻峰精度最高，稳定性最好，检测误差在1 pm 以下，对分布式传感网络中的多峰值检测具有借鉴意义。

自适应光学扫描激光眼底成像系统研究是当前研究的一个热点。利用Badal系统、变形镜和夏克-哈特曼波前传感器设计了一种可调焦的自适应光学激光扫描眼底成像系统, 通过视标引导, 调节Badal系统中的透镜间距, 实现人眼低阶像差校正。根据系统调焦及工作原理, 分析了Badal系统最佳参数, 并对系统参数进行设计, 采用Zemax光学软件对系统进行仿真及优化。仿真结果表明, 设计的系统点列图光斑小于衍射极限, 各屈光度斯特列尔比值均大于0.8, 甚至低屈光度下的斯特列尔比可达0.95, 不同屈光度下各视场调制传递函数(MTF)曲线接近衍射极限, 正常人眼视网膜面上系统理论分辨率约为2.29 μm, 接近衍射极限分辨率(2.11 μm), 能够对-6~6 m-1屈光不正的人群实现眼底视网膜清晰成像。

针对多传感器融合系统的非线性和不确定性，将小波分析与神经网络相结合，提出一种基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法.融合系统包括扩展卡尔曼滤波器、小波神经网络、融合知识库以及航迹融合算法.该算法以分布式融合结构为基础，利用环境信息理论和测量方差归一化方法构建小波神经网络，并且通过数值样本训练小波神经网络，使其在融合过程中实时估计各传感器的信任度，再由融合知识库根据各传感器信任度来选择适合的航迹融合算法，最终得到全局状态估计.实验结果表明，提出的融合算法可以根据环境变化在线自适应融合来自多传感器的测量值，

基于Pseudo-Partial-Derivative(PPD)的概念动态线性化非线性系统,利用集结方法处理未来预测时刻的PPD,实现了非线性系统的自适应预测函数控制.所给算法的预测模型只与当前时刻的测量数据有关,不依赖于对象的具体结构.该算法能够提供有界的输入输出,并能无偏差跟踪给定值.最后通过大滞后对象和强非线性pH中和滴定实验验证了该方法的有效性,并说明了其具有很强的鲁棒性和抗干扰能力.

用于灰度图像中高密度椒盐噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器 引文： S.Memiş和U. Erkan，2021。《用于灰度图像中高密度盐和胡椒噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器》，《欧洲科学技术杂志》，（23），359-367。 doi：https ：//doi.org/10.31590/ejosat.873312 抽象的： 本文提出了一种新的滤波器，差分自适应修正里氏均值滤波器（DAMRmF），用于去除高密度椒盐噪声（SPN）。 DAMRmF可操作像素加权函数和自适应中值滤波器（AMF）的适应性条件。 在仿真中，将所提出的滤波器与自适应频率中值滤波器（AFMF），三值加权方法（TVWM），无偏加权均值滤波器（UWMF），不同应用中值滤波器（DAMF），自适应加权均值滤波器（AWMF）进行了比较。 ），自适应Cesáro均值滤波器（ACmF），自适应Riesz均

提出一种利用粒子群优化算法进行在线寻优的自适应控制算法, 该方法可抑制极限环的振荡幅值. 应用极
值搜索控制的思想, 在线测量极限环的振荡幅度, 并将其作为优化目标, 利用粒子群优化算法寻找最优控制量, 使得
极限环的振荡幅值最小. 针对粒子群优化和极限环控制的特点, 提出一种加快收敛的算法. 数值实验表明, 提出的算
法不仅与传统基于摄动方法的极值搜索控制性能相当, 而且可对非凸和不光滑目标函数进行在线寻优, 鲁棒性更强.

为平衡电网供需电子间的互补调度关系，提出基于深度学习的多能互补供需自适应调度方法。分级连接电子识别控制器与多能监测模块，获取精确的学习空间复杂度数值，完成基于深度学习的多能电子识别处理。在此基础上，建立自适应调度框架，借助基层组织内电子供需结构，计算互补偏离度的实值参量，完成新型多能互补供需自适应调度方法。实验结果表明，与传统非动态调度模型相比，所提方法将单位时间内供需输出电压提升至440 V，且提高了邻位电子间的调频速率，平衡了电网供需电子间的互补调度关系。

基于粒子滤波器的视频目标跟踪（哈工大博士论文）多区域联合粒子滤波器算法 +概率预测与分类结合的目标跟踪定位方法+粒子滤波器中自适应多特征融合的目标外观特征表示方法+短道速滑滑行数据测量系统

自适应滤波器原理(第四版)由西蒙.赫金（Simon Haykin）著，郑宝玉等译，课后答案详解。