基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理

针对矿集区大地电磁强干扰的特征,构建组合广义形态滤波器,从时间域波形上探讨组合广义形态滤波对实测大地电磁强干扰的噪声压制效果。给出基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理流程,在人烟稀少、基本无电磁干扰的青海柴达木盆地进行试验研究,对包含比较单一的人工广域电磁干扰源的试验点进行组合广义形态滤波处理,横向对比时间域波形和视电阻率-相位曲线的改善情况。研究结果表明:该方法可以更加精确地勾勒出大尺度强干扰的轮廓特征,视电阻率-相位曲线的整体形态更加光滑、平稳,数据质量得到明显改善;由于该算法能有效提取暂态信号中的奇异信号,且只需进行加、减和比较运算,计算速度快,这对于在矿集区开展大地电磁强干扰的压制及资料处理具有一定应用价值。     

基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制

针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,有效地改善了视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。     

大地电磁强噪声分离方法探究

本文分析了大地电磁强噪声干扰的类型及特点,采用数学形态滤波对大地电磁典型强噪声干扰进行了去噪研究,在Matlab环境下进行了仿真实验并对仿真结果进行了分析和评价。     

基于形态聚类的频率域大地电磁数据去噪新方法研究

大地电磁法是一种利用天然电磁场源进行深部地电结构勘探的地球物理方法,其信号容易受到各种噪声干扰。为了更好地识别大地电磁的信号与噪声,提取出有用的信号进行阻抗估计,本文提出一种基于频率域大地电磁信号形态进行自动聚类的算法,并使用该算法对合成数据和实测数据进行计算。研究结果表明：在频率域中,大地电磁信号形态都有一定的相似性,强干扰噪声在其对应的频段上表现出与信号不一样的特征,可以使用余弦相似度提取此类特征,并使用聚类算法将信号与噪声分离;基于合成、实测数据,采用所提出的算法计算的视电阻率曲线和相位曲线都更加平滑、连续,说明经过本方法处理后的大地电磁数据阻抗估计结果得到了明显的改善。     

利用多尺度形态学和递归图分离辨识大地电磁微弱信号

为了突出形态滤波中结构元素不同尺度下的相关局部特性、分层次刻画大地电磁信号本身所固有的多尺度特征,将加权多尺度形态滤波与递归图相结合对大地电磁微弱信号与噪声进行信噪分离及信噪辨识。首先,利用不同尺度的结构元素对大地电磁信号进行全方位扫描;然后,加权合成获取更精细的形态特征信息;最后,引入非线性动力学行为中的递归图对分离出的信噪特征进行确定性检验。研究结果表明:大地电磁微弱信号与噪声得到更精细分离;递归图的相空间轨迹适合定性判断大地电磁时间序列的非稳态动态变化;卡尼亚电阻率曲线更加光滑、连续,大地电磁低频段数据质量得到有效改善。     

基于形态滤波的大地电磁去噪效果分析

本文运用形态滤波通过腐蚀．膨胀以及开一闭，闭一开运算对仿真大地电磁数据进行去噪分析，运用组合形态滤波嚣对一段大地电磁信号进行了去噪，并重构了大地电磁信号，结果表明形态滤波具有较好的抑制噪声效果，能够较好的去除大尺度的噪音干扰。     

基于经验模态分解的大地电磁资料人文噪声处理

将经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)方法应用到大地电磁资料的人文噪声处理中,根据人文噪声的不同来源和特征,提出基于EMD的时空滤波器或硬(软)阈值对噪声进行抑制的方法。给出经验模态分解去噪方法的原理和步骤,并对实测大地电磁信号中常见的脉冲干扰、矩形干扰和周期正弦噪声等人文干扰进行消噪处理。研究结果表明：本文提出的噪声改正方法是有效的,突出了有用信号的信息,改善了受干扰大地电磁数据的质量。     

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差.根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪.针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤...     

数字电子电路空间干扰谐波噪声自动抑制方法①

为提高数字电子电路中空间干扰谐波噪声滤波能力,提出基于匹配滤波检测的数字电子电路中空间干扰谐波噪声自动抑制方法。构建数字电子电路中空间信号传递模型,采用空间频谱波束形成方法进行数字电子电路空间干扰谐波信号的自适应聚焦处理,提取干扰信号的相关功率谱特征量,采用自适应均衡降噪方法进行干扰信号的噪声分离,构建数字电子电路中空间干扰噪声信号的滤波模型,采用匹配滤波检测器实现对数字电子电路中空间干扰的信号滤波和检测,实现数字电子电路中空间干扰噪声的自动抑制。仿真结果表明,采用该方法进行数字电子电路中空间干扰抑制的输出信噪比较高,信号的滤波性能较好,提高了数字电子电路中信号准确传输和检测性能。     

基于广义形态滤波的低电压芯片电泳电色谱信号去噪研究

低电压芯片电泳电色谱信号检测过程中常伴随随机、周期性激励信号干扰、基线漂移等干扰问题,为低电压芯片电泳电色谱信号的检测带来很大的困难.为了从强干扰噪声中有效提取低电压芯片电泳电色谱分离图谱,有效抑制噪声干扰,提高测量精确度及稳定性,结合低电压芯片非接触电导检测器输出信号特点,将数学形态滤波算法应用到含有强噪声干扰的芯片电泳电色谱信号去噪中.仿真结果表明:数学形态滤波能有效消除芯片电泳电色谱信号的随机、周期性激励信号干扰、基线漂移等多种噪声,能很好地保留原色谱峰信号的基本特征.由于该方法原理简单、运算速度快,易于硬件实现,适合于强背景噪声条件下的低电压芯片电泳信号实时检测.     

小波分析应用于对心电图信号实时处理的研究

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法，重点介绍了如何运用小波分析对心电图(Electrocardiogram，ECG)信号消噪，并解决了它所涉及到的问题：小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题——数据滤波前的分段和滤波后的衔接。通过实验的证明，提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰，并且在采样过程中小波滤波的实时性也较好。     

基于自给式呼吸器的语音减噪改进方法

针对传统减噪方法在处理自给式呼吸器通信时语音音质不清晰、噪声干扰严重的问题,提出了一种基于自给式呼吸器的语音减噪改进方法,并进行了实验验证。在该改进方法中,先定义一个新的判决变量为相关函数能量,利用该变量进行语音端点检测,然后根据检测结果,分别对有话段语音信号采取声压差值减噪处理,对无话段噪声信号采用静默处理。实测实验结果表明,对于自给式呼吸器采集到的语音信号,改进方法的准确性与鲁棒性要优于传统语音减噪方法。     

一种用于机床角度头故障诊断的双重降噪方法

角度头是数控机床必不可少的加工附件,由于长期处于恶劣的加工工况下,极易受到损坏。采集角度头的振动信号时,环境中大量的随机噪声会湮没故障特征信息,从而造成角度头故障特征提取困难。针对此问题,提出了一种基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）及自相关的双重降噪方法。该方法采用自相关滤波方法对振动信号进行降噪预处理,再对降噪后的信号进行EEMD分解,随后采用遗传算法对EEMD输入参数优化,依据相关峭度系数准则筛选分解得到的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量进行信号重构。最后,对重构信号进行时频分析,提取角度头故障特征。对仿真和实测信号分析的结果表明,本文方法能够有效抑制噪声干扰,可准确提取到角度头的故障特征信息,为机床角度头的故障诊断提供依据。     

基于神经网络的计算机通信系统干扰信号分离

为了解决当前通信系统干扰信号分离方法存在的误码率高、通信质量差等问题,提出一种基于神经网络的计算机通信干扰信号分离方法.首先通过分析当前计算机通信干扰信号的分离研究现状,指出其局限性;然后建立计算机通信系统的信道模型,并采用神经网络对计算机通信系统的稳定性进行优化控制,将干扰信号分离;最后采用仿真实验对其有效性和优越性进行分析.结果表明,该方法可实现对计算机通信干扰信号的准确分离,提高了输出信号的信噪比,降低了通信系统的误码率.     

基于EMD和ISA方法的轨道车辆动态应变信号去工频干扰研究

针对轨道车辆动态应变信号实际通道数量小于源通道,无法直接应用独立分量分析(ICA)方法降噪的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和独立子空间分析(ISA)的去除工频干扰的方法.首先对信号进行EMD分解得到本征模态(IMF),再对结果进行ICA分析,得到独立分量,然后对独立分量进行层次聚类将原信号分解到不同的子空间中,从而达到分离噪声的目的.实验结果表明该方法降噪效果优于传统滤波算法,处理后的信号损伤值高于带阻滤波值处理结果,使寿命评估结果偏向于安全,证实了将其应用于去除轨道车辆动态应变信号中工频干扰的可行性.     

机械噪声故障特征提取的盲分离法与小波提纯法

机械噪声故障特征提取的难点在于观测信号的信噪比较小．将盲分离技术引入噪声故障特征提取，通过声源信号的相互独立性质，使用二阶盲分离算法从观测的混合信号中提取独立声源信号，然后，通过随机噪声与有效信号在多尺度空间中模极大值的不同传播特性，使用小波模极大值法提取有效信号特征．该算法不仅消除了临近机器或部件辐射噪声的干扰，还消除了随机噪声的干扰，有效提取了机械噪声故障特征．电动机噪声特征提取实验验证了上述算法的有效性．     

一种无线通信信号超窄带滤波方法的改进

在无线通信过程中,采用传统超窄带滤波方法很难获取较宽且没有被干扰的频带,有效信号在频域中会出现裂口,导致大量数据丢失,造成人为干扰。提出一种新的无线通信信号超窄带滤波方法,依据幅值、斜率以及带宽对干扰源位置与数量进行判定,为无线通信信号超窄带滤波提供可靠依据。将干扰数据与有效数据投影至不同空间,分别对其进行超窄带滤波处理,通过数据特征值子空间滤波法,获取无线通信信号超窄带滤波的回波数据,实现无线通信信号超窄带滤波,完成无线通信信号超窄带滤波方法的改进。实验结果表明,所提方法能够有效滤除无线通信信号中的超窄带干扰,能保留数据的完整性,避免人为干扰。     

改进数学形态方法及其在电能质量监测中的应用

在分析传统形态滤波方法缺陷的基础上，提出一种改进的数学形态方法来处理电能质量监测中采集数据的噪声问题．通过选取合适的结构元素，并利用不同的结构元素及其自适应的加权组合方式，设计了性能优异的电能质量扰动信号的处理方法，该方法能在保证信号局部特征的前提下对信号进行有效的去噪．文中介绍了算法的设计要点和步骤，并从仿真计算和实验设计两方面来分析所提方法的性能和效率．结果表明，该方法设计简单、计算速度快、易于硬件实现，是一种切实可行的方法。     

基于DSP的高速多光谱探测系统研究

为了实现高速获取多窄脉冲光谱分布数据信息,并抑制背景噪声及多光谱源之间相互干扰的问题,研究了一种基于DSP控制DMA高速采集干涉条纹并反演光谱的系统.设计了帧减降噪处理算法用于完成对窄脉冲光信号与背景光噪声的分离与提取,并通过3级兵乓缓存结构实现了该算法在高速DSP中的流水线作用.给出了系统硬件结构设计与DMA控制方式,分析了帧减降噪算法及兵乓缓存设计的实现方法.在CCS环境下仿真计算了帧减降噪算法条件下干涉条纹的输出变化,论证了该方法的可行性.实验采用555 nm、665 nm以及805 nm 3种窄脉冲激光同时入射系统进行光谱测试,数据采集由DSP5510控制DMA8237-5实现.结果显示,采用帧减降噪算法的光谱分布旁瓣抑制效果好,背景噪声基本消除,并且其处理速度比基于C++光谱分析软件的系统提高了3倍左右.由此可见,该设计具有高速多光谱同时探测的性能.     

圆度测量的误差分离及数据处理

详细推导出三测头误差分离原理用于测量工件圆度误差的数学公式；论述用滑动平均法和数字滤波法对采样数据作处理，可有效地抑制干扰信号，提高信噪比；通过对比实验证明上述方法对提高测量精度有明显效果。