点钞机传感器数据融合与滤波算法实战 · 课程目录

1传感器基础与点钞机概述选型

点钞机工作原理、常用传感器类型（磁头、红外、紫外、厚度）、传感器选型原则。

2信号采集基础ADC

ADC采样原理、采样率与分辨率、抗混叠滤波器设计要点。

3噪声分析与建模统计

点钞机常见噪声源（机械振动、电磁干扰、纸币抖动）、噪声统计特性分析。

4经典滤波算法（一）限幅/中位

限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法原理与实现。

5经典滤波算法（二）递推/滞后

递推平均滤波法、加权递推平均滤波法、一阶滞后滤波法。

6经典滤波算法（三）复合滤波

限幅平均滤波法、消抖滤波法、复合滤波法实战对比。

7卡尔曼滤波基础状态空间

状态空间模型、预测与更新方程、卡尔曼增益计算。

8卡尔曼滤波在点钞机中应用厚度/磁头

纸币厚度测量滤波、磁头信号跟踪滤波。

9扩展卡尔曼滤波（EKF）非线性

非线性系统线性化、雅可比矩阵计算、EKF在红外传感器中的应用。

10无迹卡尔曼滤波（UKF）UT变换

UT变换、Sigma点选取、UKF与EKF对比。

11粒子滤波基础蒙特卡洛

蒙特卡洛方法、重要性采样、重采样技术。

12粒子滤波在点钞机中应用多传感器

多传感器融合定位、纸币状态估计。

13数据融合基础三级融合

数据级融合、特征级融合、决策级融合概念。

14加权平均融合法自适应权重

权重确定策略（方差最小化、信噪比加权）、自适应权重更新。

15贝叶斯融合先验/后验

先验概率与后验概率、贝叶斯公式在多传感器中的应用。

16D-S证据理论信任函数

基本概率分配、信任函数与似然函数、证据合成规则。

17D-S证据理论在点钞机中应用真假币识别

真假币识别中的多证据融合。

18模糊逻辑融合隶属度

隶属度函数设计、模糊规则库构建、去模糊化方法。

19神经网络融合BP/RBF

BP神经网络、RBF神经网络、传感器数据特征提取与融合。

20主成分分析（PCA）融合降维

降维与去相关、PCA在磁头信号处理中的应用。

21小波变换滤波阈值去噪

连续小波与离散小波、阈值去噪、小波包分解。

22小波变换在点钞机中应用图像/特征

纸币图像去噪、传感器信号特征提取。

23自适应滤波LMS/RLS

LMS算法、RLS算法、自适应噪声对消。

24自适应滤波在点钞机中应用动态校准

动态环境下的传感器校准、电机噪声对消。

25多传感器时间同步硬件/软件

硬件同步方案、软件插值同步、时间戳对齐。

26传感器故障检测与隔离残差/卡方

残差分析法、卡方检验法、一致性检验。

27实时系统实现STM32/FPGA

嵌入式平台选型（STM32、FPGA）、算法实时性优化、内存管理。

28点钞机综合案例（一）真伪鉴别

磁头+红外+紫外三传感器数据融合实现真伪鉴别。

29点钞机综合案例（二）残币/胶带

厚度+红外+电容传感器融合实现残币/胶带检测。

30课程总结与展望AI+边缘

当前技术瓶颈、未来趋势（AI+边缘计算、联邦学习在点钞机中的应用）。