CEEMD联合小波阈值去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

为了解决GPS数据采集过程中的噪音以及多路径效应影响,提出一种CEEMD联合小波阈值去噪法。该方法主要先采用CEEMD算法对GPS测量数据或信号进行分解,再利用模态相关系数准则法确定数据分解后噪音区与信号区的分界点,最后选取判定后的有效信号分量并依次将其通过小波软阈值法进一步去噪,从而得到去噪后的GPS测量数据或信号。通过正弦模拟信号和GPS实测信号实验结果可以看出,联合去噪法与其他相关方法比较,具有较好的去除噪声以及削弱GPS多路径效应影响效果。     

主成分分析在GPS噪声剔除中的应用分析

基于主成分分析的基本原理,应用此方法,对GPS观测数据进行处理分析,结果表明,GPS单日解序列中存在的噪声得到了有效的剔除或减弱,提高了GPS站点坐标的精度与可靠性,对GPS的应用具有一定的参考价值。     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．     

对无线应用中GPS接收机的优化分析

本文介绍了GPS接收机的概念,分析了直接将无源天线集成至GPS系统对系统性能的影响问题,描述了GPS接收机中,由系统间或系统内隔离不足对载噪比的影响,同时对GPS接收机灵敏度、动态范围和干扰及抗干扰技术进行了分析。     

基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.     

基于鲁棒主成分分析的低频水声信号降噪方法

由于海洋环境噪声的复杂性,接收到的信号往往具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,采用基于鲁棒主成分分析的降噪方法,建立将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声的分解模型,研究了对低频水声信号的降噪问题.首先通过Godec算法将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声3部分,然后运用非负矩阵分解算法对低秩部分进行分解,得到噪声字典,最后根据得到的噪声字典从含噪信号中提取出初始水声信号.通过对不同海况下即不同信噪比的仿真信号进行降噪处理,结果表明该方法在水声信噪分离中具有较好的降噪效果.     

Shearlet域基于非局部均值的地震信号去噪

由于采集环境及仪器性能的限制,采集的地震信号中含有较强的随机噪声,对后续的处理和解释带来很大困难.多尺度几何分析近年来受到关注,在Shearlet变换域中引入非局部均值(NLM,non-local mean algorithm)算法对地震信号进行去噪,该算法首先对地震信号进行非下采样Shearlet变换,对近似服从广义高斯分布的Shearlet系数进行主成分分析(PCA,principal component analysis),然后采用非局部均值处理Shearlet系数,最后对新的Shearlet系数进行Shearlet反变换,得到去噪之后的地震信号.实验结果表明,文中算法在低噪声情况下能够获得优于非局部均值算法的去噪效果,对地震信号去噪具有可行性.     

不同小波去噪法处理热重信号的研究

通过对恒温DTG曲线的小波去噪研究,发现采用不同的小波以及小波分解层次都会影响到最终的去噪效果．利用信噪比、均方根误差和李氏指数等指标作为评判标准,比较了不同去噪信号的特征,并确定了最佳的小波去噪参数．同时对过滤得到的噪声信号进行分析,发现这些噪声信号符合白噪声的标准,通过比较小波去噪与相邻点平均法和傅里叶过滤法,证明小波法在处理DTG信号时具有优势。     

储粮害虫活动声信号去噪方法研究

采用经验模态分解(EMD)、小波阈值去噪、神经网络自适应滤波方法对4种储粮害虫活动声信号进行滤波去噪,得到5组对比实验.经对比分析每种方法去噪后的效果,发现EMD方法提升的信噪比和均方根误差均比较稳定,神经网络自适应滤波方法去噪后信号有失真现象,且不稳定.结果表明:EMD方法较适用于储粮害虫活动声信号去噪,能够较好地消除含噪信号中的噪声,对其他储粮害虫的声检测同样具有应用价值.