RLS自适应滤波算法在宽高检测系统中的研究与应用

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随着车辆超载超限问题的日益突出,车辆超限检测系统已广泛应用在各高速公路的入口处,车辆宽高检测系统作为其中的一部分发挥着重要作用。在治理超限车辆时,需要准确的测量出车辆的几何尺寸(包括车辆的长度、宽度与高度),而在传感器测量的过程中存在着噪声干扰。本文利用激光传感器对车辆的宽高进行检测,并采用RLS自适应滤波算法来滤除其中参杂的统计特性无规律的噪声干扰,它能够根据环境的改变,在不需要事先知道输入信号和噪声的统计特性的知识的前提下,在自己的工作过程中逐渐地估计出所需的统计特性,不断的改变其权值,实现滤波功能。在软件实现方面,应用了Matlab6.5中的Matlab COM Builder技术,将内容为自适应算法的M文件最终转换为COM组件供宽高检测系统的应用程序调用,从而实现了在脱离Matlab环境下VB与Matlab语言的混合编程。本文的主要内容如下:(1)通过实践测量与分析宽高检测系统的测量数据,得出了测量数据中参杂有统计特性无规律的噪声干扰;(2)研究了自适应滤波器的结构与原理,通过研究发现自适应算法能够有效的去除噪声;(3)分析比较了LMS自适应算法和RLS自适应算法各自的优缺点,并通过matlab仿真研究了两种算法各自的滤波性能,通过对比选择了滤波性能相对优越的RLS自适应滤波算法应用在宽高检测系统中。(4)学习了Matlab6.5中的Matlab COM Builder功能模块。通过该功能模块将Matlab中的M文件转换为COM组件并注册到目标计算机中,基于VB语言的宽高检测程序通过调用该组件实现了Matlab中的自适应滤波功能;(5)通过分析Matlab仿真滤波前后的波形以及大量现场实测数据,证明了RLS自适应滤波算法对测量数据中所含的噪声干扰能够进行有效的抑制,能够提高宽高检测系统的精度,本设计真实有效、切实可行。(6)对本研究进行了总结与展望。分析了宽高检测系统仍存在的一些问题,并指出了本系统未来的上升空间。其中的主要创新点,将递推最小二乘(RLS)算法应用在了宽高检测系统对数据的处理中;且在软件实现方面应用了将M文件转换为COM组件的方式,成功的实现了VB语言调用Matlab算法的功能。
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