基于Ｎｉｏｓ的聚類向量ＡＲＭＡ軸溫探測器

摘要：闡述了在向量ARMA(AutoRegressive Moving Average，自回歸滑動平均)模型中的聚類算法，介紹了使用Altera DSP Builder和SOPC Builder實現聚類向量自回歸滑動平均的卡爾曼最優平滑濾波器的設計方法，給出了聚類向量ARMA卡爾曼最優平滑濾波器的設計框圖，比較了32階FIR（Finite Impulse Response ，有限沖擊響應）濾波器與聚類向量ARMA卡爾曼最優平滑濾波器的濾波效果，同時還利用16階DITFFT（時間抽取快速Fourier變換）展示了深埋于噪聲中的信號功率點。這些功能又是靠Altera 的Nios 嵌入式設計平臺實現的。

關鍵詞：向量ARMA； 聚類； FFT； Nios； 卡爾曼最優平滑濾波器

中圖法分類號：TP33

文獻標識碼：A

文章編號：1001-3695(2005)12-0218-03