提升冲激噪声抑制效果：ILOR算法优化

在2001年的《浙江工业大学学报》上，金燕和龙忠琪发表了一篇关于“用非线性滤波算法有效抑制冲激噪声”的论文。文章针对当时数字化测控系统中存在的问题，指出常规的非线性滤波算法，如LOR（局部平均运算）算法，在处理强脉冲噪声时存在恢复能力不足的问题，这限制了数据精度的提升。作者认为，对于被噪声污染的样点值，现有的算法并不能提供足够精确的估计。 为了改进这一状况，研究者提出了一个改进的LOR算法，即ILOR（改进的LOR）。ILOR算法的创新之处在于它利用了Lagrange插值公式，这是一种数学工具，能够更精确地估算被脉冲噪声影响的样本值。Lagrange插值法通过构建多项式函数来拟合数据点，从而有效地抑制噪声的影响，使得数据恢复更加准确。 在计算机辅助的数字化测控系统中，诸如门式起重机等设备的电子控制系统经常会遇到这种强脉冲噪声的干扰。ILOR算法的应用有助于提高这类系统的抗噪性能，确保数据的稳定性和准确性，这对于工业自动化和精密测量等领域至关重要。 这篇论文的研究不仅提供了新的技术手段来对抗冲激噪声，还展示了理论与实践相结合的重要性，尤其是在复杂环境下对信号处理算法的优化。ILOR算法的提出，不仅提升了噪声抑制的效果，还可能激发后续研究者进一步探索和开发更为高效、精确的数字滤波方法，推动整个领域的技术进步。