城市轨道交通系统谐波的小波降噪仿真分析

城市轨道交通牵引供电系统采用12脉波整流机组和24脉波整流机组进行整流,所产生谐波以11次、13次、23次和25次谐波为主,这些高频谐波对城市轨道交通列车的安全稳定运行造成了很大的危害。针对城市轨道交通牵引供电系统谐波的特征,分析了小波降噪在城市轨道交通牵引供电系统的应用并进行了仿真;由于在小波降噪中不同的阈值适应的信号特征不同,采用多种小波阈值对城市轨道交通牵引供电系统谐波信号进行降噪,并从中选择了最优的降噪阈值,达到对信号的优化处理。仿真结果表明,城市轨道交通牵引供电系统谐波信号的最优阈值为sqrt(2log(length(X)))阈值,它降噪后可使信号中的谐波成分有明显的降低。     

城市轨道交通系统谐波的提升小波仿真分析

城市轨道交通牵引供电系统采用12脉波整流机组和24脉波整流机组进行整流,所产生谐波以11次、13次、23次和25次谐波为主。针对城市轨道交通牵引供电系统谐波的特征,采用小波变换和提升小波变换对城市轨道交通牵引供电系统所产生的高频谐波信号进行仿真研究,并对其结果进行比较。结果表明:与小波变换相比,提升小波变换应用于城市轨道交通牵引供电系统的谐波分析,其独特的结构有效地减少了计算的复杂度,降低了运行时间,是一种快速的小波实现方法,对实现城市轨道交通牵引供电系统谐波信号的快速、实时检测具有很好的应用价值。     

小波域上的图像降噪Wiener滤波器设计

小波阈值降噪技术利用小波变换表示信号的稀疏性质，使用对角形式的阈值滤波器达到信号降噪的目的，这个方法在很多信号空间上是近似最优的。但是对于任意信号，在MSE意义上最优的信号估计是Wiener滤波器。提出了一种小波域上的经验Wiener滤波器的设计方法，并应用于图像降噪。实验结果表明，此方法比一般小波阈值降噪法取得的效果要好得多。     

自适应小波阈值在磁记忆信号降噪处理中的应用

用金属磁记忆方法检测时信号常常被各种噪声污染,为了降低噪声的干扰,对传统阈值方法的局限性进行了分析,并在改进阈值函数的基础上提出了一种自适应小波阈值降噪方法。通过仿真实验对该方法的性能进行了验证,然后将其应用于磁记忆信号的降噪处理中,结果表明算法较好地剔除了信号中的噪声,提高了重建信号的噪声抑制率,降低了信号的失真率,是一种可行的磁记忆信号降噪方法。     

小波降噪在微弱GPS信号捕获中的应用

为了解决微弱卫星环境下接收机对信号的正确捕获问题,首先介绍微弱GPS信号捕获特点及捕获方法,并从检测概率和灵敏度的角度分析了相关积分、差分累加方法的捕获性能。在此基础上引入了小波降噪与相关积分、差分累加相结合的捕获方法,并给出详细的理论推导和捕获性能分析,从小波基的选取、小波变换层数和阈值选择三方面进行深入分析,从而得出合适的小波阈值降噪方法。考虑到小波降噪的阈值应跟据变换尺度不同而分别选取,给出一种自适应阈值降噪方法。实验证明,相比传统的相关积分、非相干累加和相关积分、差分累加信号捕获方法,小波降噪方法的引入在保证较高检测概率的同时,可以有效提高微弱卫星信号捕获的输出信噪比,从而降低了误码率。     

交-直-交高速动车组机车的谐波模型及仿真分析

电力机车功率变化直接影响牵引负荷谐波特性,高速动车组与目前广泛应用的交-直机车的谐波特性有明显区别。基于电压型PWM变流器谐波的产生原理和牵引供电系统等效电路,以CRH2动车组为原型构建了交-直-交机车的谐波数学模型。在此基础上对高速机车在牵引和再生制动两种工作状态下功率变化时的谐波电压、谐波电流进行了仿真计算,分析其随功率的变化趋势、动态特性和频谱特性,与实测数据的对比验证了谐波模型及其理论分析的正确性与可行性。     

混沌信号的马尔可夫模型降噪

基于马尔可夫模型的思想,提出了一种混沌信号的小波域统计降噪方法.利用对偶树复小波对信号进行小波分解,保留最高尺度上的尺度系数不变,对分解后的高频小波系数建立隐马尔可夫树模型.采用期望最大化算法估计该模型的参数,结合经验贝叶斯方法估计源信号的小波系数,再用对偶树复小波逆变换得到降噪后的混沌信号.该模型具有近似平移不变性,计算复杂度小且能够捕获小波系数邻域的统计特征.仿真中分别对叠加不同强度高斯噪声的Lorenz混沌信号及实测远红外激光器产生的混沌信号进行了研究.结果表明了该方法的有效性,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹.     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

基于模糊递归和最优硬阈值的局部投影降噪算法

针对原始局部投影降噪算法的局部邻域选取问题和子空间划分问题，提出了一种基于模糊递归图和最优硬阈值准则的局部投影降噪算法。首先，利用模糊递归图确定局部邻域范围；然后，再对邻域矩阵进行奇异值分解，并利用最优硬阈值准则对局部邻域的信号子空间和噪声子空间进行划分；最后，进行投影去噪。Lorenz信号的仿真结果表明，所提方法能够提高信噪比并降低均方误差，恢复原始吸引子的形态结构。对实测含噪心电图信号进行处理后，信噪比显著提高，验证了本方法的有效性。     

高速磁浮列车用混合滤波器设计的仿真研究

高速磁悬浮列车系统的谐波是一种典型的强非线性、冲击性负荷,是一种重要的新型谐波源,在没有补偿措施时,它会带来较严重的电网谐波问题。针对高速磁悬浮列车系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波进行检测分离,通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合,最终达到谐波抑制,改善功率因数,优化电网电能质量的目的。     

Research on fiber optic gyro signal de-noising based on wavelet packet soft-threshold

Gyro's drift is not only the main drift error which influences gyro's precision but also the primary factor that affects gyro's reliability. Reducing zero drift and random drift is a key problem to the output of a gyro signal. A three-layer de-nosing threshold algorithm is proposed based on the wavelet decomposition to dispose the signal which is collected from a running fiber optic gyro (FOG). The coefficients are obtained from the three-layer wavelet packet decomposition. By setting the high frequency part which is greater than wavelet packet threshold as zero, then reconstructing the nodes which have been filtered out noise and interruption, the soft threshold function is constructed by the coefficients of the third nodes. Compared wavelet packet de-noise with forced de-noising method, the proposed method is more effective. Simulation results show that the random drift compensation is enhanced by 13.1%, and reduces zero drift by 0.052 6°/h.     

Characteristics and realization of the second generation surface acoustic wave''s wavelet device

To overcome the bulk acoustic wave (BAW), the triple transit signals and the discontinuous frequency band in the first generation surface acoustic wave's (FGSAW's) wavelet device, the full transfer multistrip coupler (MSC) is applied to implement wavelet device, and a novel structure of the second generation surface acoustic wave's (SGSAW's) wavelet device is proposed. In the SGSAW's wavelet device, the BAW is separated and eliminated in different acoustic propagating tracks, and the triple transit signal is suppressed. For arbitrary wavelet scale device, the center frequency is three times the radius of frequency band, which ensures that the frequency band of the SGSAW's wavelet device is continuous, and avoids losing signals caused by the discontinuation of frequency band. Experimental result confirms that the BAW suppression, ripples in band, receiving loss and insertion loss of the SGSAW's wavelet device are remarkably improved compared with those of the FGSAW's wavelet device.     

磁浮列车电弧辐射特性及对航向信标影响分析

为了研究磁浮列车离线电弧对机场航向信标的影响, 选取了国内某磁浮线路离线电弧现象发生频繁的分段绝缘器处, 对列车的电磁辐射进行了测试。结合现场测试数据, 在电磁场仿真软件FEKO中搭建了磁浮列车及轨道模型, 分析了离线电弧在轨道和车体电磁屏蔽作用下的电场分布特性。之后，通过最小二乘的线性回归方法, 得到离线电弧在航向信标频段内的幅频特性。在此基础上，结合电波传播理论及GB 6364的相关要求, 以磁浮线路与机场跑道延长线平行、线路垂直下穿跑道两种情况为例, 分析了离线电弧电磁辐射对航向信标的影响。研究结果表明，磁浮线路下穿机场的情况下, 飞机着陆过程中接收信号信噪比满足标准规定的20 dB防护率要求; 磁浮线路与机场跑道延长线平行的情况下, 两者间距小于86.4 m时, 离线电弧可能会对航向信标造成影响。研究结果可为磁浮线路与机场间的电磁兼容性设计提供理论依据。     

基于多尺度Haar小波变换的MPSK信号码速率盲估计

研究了相位编码信号的码速率估计,提出基于Haar小波变换的多尺度MPSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作FFT得到信号频谱,对频谱进行平滑之后估计其中心频率,接着由估计出的频率构造相关接收机;然后估计信号的3dB带宽,由估计的带宽作为参考选取三个小波尺度,利用Haar小波的边缘检测特性对相关接收机的输出进行多尺度码元相位跳变点检测,多尺度检测的结果进行叠加;最后对叠加的结果作DFT估计频率得到MPSK信号的码速率估计。仿真表明,高于信噪比门限时本算法可以对码速率进行有效估计。     

基于小波变换的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换的多尺度多分辨率特性的边缘检测方法。分别利用不同尺度小波变换后的水平方向、垂直方向和对角线方向高频信息 ,根据李氏指数与小波变换关系 ,采用零交叉检测方法和极大值在不同尺度下传播的特性 ,检测出图像在 3个方向的极大值。对不同尺度不同方向高频子图像 ,首先采用平均值法确定阈值 ,去除震荡噪声 ,然后对不同方向高频子图像合成的图像 ,根据最大类间方差法 ,计算其阈值 ,求出极大值 ,最后从这 3个方向的极大值中确定出最大值。实验结果表明 ,检测出图像的边缘结果非常理想。     

基于小波变换的雷达目标回波信号提取算法

随着雷达技术的快速发展,低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下的雷达目标信号提取越来越重要。传统的脉冲压缩算法在低SNR条件下作用不明显。提出了一种新的在低SNR条件下的雷达目标回波信号提取算法。该算法在传统脉冲压缩算法的基础之上,采用小波变换对脉冲压缩后的信号进行分解,提取信号高频信息的小波系数。再用改进的小波变换模极大值算法对信号的高频信息进行去噪,然后重构信号的高频信息,最后再重构完整的雷达目标回波信号。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声,提取出雷达目标的回波信号,相比于脉冲压缩算法及其他算法性能得到了很大的提升。     

一种基于小波包变换的反辐射导弹检测技术

针对雷达回波中的载机为单频信号且占主导地位,而导弹为宽带调频信号,应用正交小波包变换可以分离不同频带的回波信号的特点,提出了一种应用小波包变换检测反辐射导弹(ARM)的方法。其中小波包系数反映信号在相应频段的能量分布,依据小波包能量进行自适应阈值处理,小波包重构后即可有效抑制回波中的强载机分量。仿真显示,这种方法能够将微弱的ARM信号有效地检测出来。     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。     

Ultrasonic signal classification based on ambiguity plane feature

Ambiguity function (AF) is proposed to represent ultrasonic signal to resolve the preprocessing prob-lem of different center frequencies and different arriving times among ultrasonic signals for feature extraction, as well as offer time-frequency features for signal classification. Moreover, Karhunen-Loeve (K-L) transform is considered to extract signal features from ambiguity plane, and then the features are presented to probabilistic neural network (PNN) for signal classification. Experimental results show that ambiguity function eliminates the difference of center frequency and arriving time existing in ultrasonic signals, and ambiguity plane features extracted by K-L transform describe the signal of different classes effectively in a reduced dimensional space. Classification result suggests that the ambiguity plane features obtain better performance than the features extracted by wavelet transform (WT).     

基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明：与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2 dB;与使用轮廓波加循环平移（cycle spinning, CS）软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。