基于模式噪声的数字视频篡改取证

为了实现视频信号的真实性鉴别,提出一种基于模式噪声的数字视频篡改检测算法.由于成像传感器的非理想性,每一种数码摄像机都会输出一种相对稳定的残留噪声,通过维纳小波滤波器从视频的每一帧中提取这一噪声,将一段视频中的每帧噪声取平均值,从而建立模式噪声.当一段视频遭受篡改处理时,通过比较待鉴别帧的噪声与模式噪声之间的相关性,利用实验经验阈值判断,定位篡改区域.实验结果证明该方法能够对视频篡改进行有效的检测.     

基于小波熵的心音信号去噪算法研究

心音信号在采集过程中,易受到干扰混入噪声,常采用小波变换进行心音信号的去噪处理。传统的小波阈值去噪,未根据心音和噪声的特性选择阈值,导致去噪效果不甚理想。针对小波阈值选择问题,提出基于小波熵的自适应阈值选择方法。基于小波熵阈值、极大极小阈值和固定阈值,分别对正常心音、第二心音分裂和含S4的心音信号去噪仿真分析。结果表明,在同信噪比条件下,本文算法的输出信噪比较大而均方根误差较低,该算法的去噪效果优于其他两种小波阈值去噪算法。     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法;该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高低信噪比下对海水中被衰减的轴频电场信号的检测能力,提出一种基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测算法.首先,使用小波变换对信号进行分解,并对噪声能量进行估计;然后,利用小波尺度相关对噪声和信号进行分离,并采用均值滤波降低小波系数平移的干扰;最后,提取最大尺度的相关系数作为特征值,对信号进行滑动检测.通过该算法和小波熵算法对实测数据和仿真数据进行处理和对比分析,结果表明:此算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.     

小波基下的多分辨率SURE阈值信号估计

根据小波阈值估计理论，通过最小化风险的估计，可计算自适应于数据的阈值，提高估计的信噪比。分析了噪声和信号在小波分解下的特性，提出了小波基下自适应于每一尺度的多分辨率SURE阈值算法，并采用该算法对被噪声污染的信号进行了估计，阈值T选取统一阈值，噪声的标准差由中位公式求出。仿真结果表明，与传统的小波阈值法相比，该算法明显地提高了估计的SNR。     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。     

基于小波减噪的基音检测改进算法

为了提高含噪语音信号在低信噪比情况下的基音检测准确度,以带噪语音信号为研究对象,采用小波变换对带噪语音信号进行减噪处理以提高带噪语音信号的信噪比,再利用自相关函数对减噪后的语音信号进行基音检测。利用Matlab软件对具有不同信噪比的带噪语音信号进行了基音检测改进算法仿真实验。实验结果表明,当带噪语音信号信噪比下降到0d B时,改进算法基音检测正确率略高于未进行小波减噪的基音检测算法正确率。当带噪语音信号信噪比下降到-5d B时,改进算法基音检测正确率明显高于未进行小波减噪的基音检测正确率。     

小波包变换在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对目前滤噪技术不能很好地使声发射监测得以准确预报的情况,进行了基于小波包变换的去噪研究.该研究利用信号的小波包分析、计算和最优小波包基选取的方法,通过计算机数值计算,模拟了强噪声下声发射信号检测,并通过Sym8小波包与小波变换去噪的比较,证明前者优于后者.用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了预警准确性.     

基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理

应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。     

钢包耳轴活性缺陷声发射信号特征与定位分析

钢包耳轴是整个钢包结构的关键部位之一,耳轴根部在长期的高温吊拉作业中会产生活性疲劳裂纹.针对常规超声法难以对耳轴根部焊缝进行无损检测的问题,提出基于声发射(Acoustic emission, AE)平面定位技术对钢包耳轴根部焊缝活性缺陷进行检测的方法.对原始AE数据进行滤波处理并结合小波包变换对信号进行分析.实验结果表明该方法能够较准确定位焊缝活性缺陷的位置.经过小波包对AE信号进行3层分解与重构后,活性缺陷AE信号频带主要分布在62.5~125 kHz,其能量占总能量的81.25 %,符合一般裂纹扩展的频率特征.     

煤矿井下地音监测信号的小波变换处理方法

针对煤矿井下地音信号复杂的情况,提出一种基于小波变换的地音信号处理方法,并对现场信号进行实验分析.结果表明：小波变换方法可以去除地音信号的背景噪声,将复杂的声发射波形数据分解为具有单一特征的波.该研究为工作面动力灾害的实时预报提供了依据.     

激光诱导热裂切割玻璃的声发射信号监测技术

现阶段各个领域对玻璃切割质量的要求越来越高,作为一种新兴的切割技术,激光诱导热裂相对于传统切割有很大优势,但在切割过程中裂纹扩展轨迹会偏离预定的路径。若要改善这种偏离现象,切割时需要通过对裂纹扩展状态的实时监测来确定补偿策略,而声发射作为一种无损检测方法在此方面有着巨大的优势。本文在激光诱导热裂切割玻璃过程中,会产生声发射现象。针对激光诱导热裂切割玻璃过程中产生的声发射信号针对此声发射信号进行了模态分析和小波包分析,确定了最优的小波基及分解尺度选择的依据。在实验中,通过对传感器进行优化布局并采用时差定位方法对裂纹尖端位置进行了定位分析。在此基础上,进行了激光诱导热裂切割玻璃声发射信号监测实验研究,探求了AE信号特征与裂纹扩展状态两者之间的联系。     

基于声发射信号的精密外圆切入磨削加工时间优化及仿真

针对精密外圆切入磨削智能监控的需求,设计了一种基于声发射信号的精密外圆切入磨削加工时间的在线优化算法。通过建立AE信号RMS曲线理论模型,获得了声发射信号与磨削系统时间常数的关系,建立了优化前各阶段AE信号RMS曲线;编写外圆切入磨削加工时间的在线优化算法,通过试验分析磨削系统加工时间对加工精度及表面粗糙度的影响,并对优化算法进行验证,建立优化后各阶段AE信号RMS曲线。试验结果表明:该优化方法能够在保证总去除量不变的情况下缩短加工时间,为精密外圆切入磨削提高加工效率、改善加工工艺提供了重要依据。     

数字式微量溶解氧传感器的研究

本文设计了由工作电极、辅助电极和参比电极组成的数字式微量溶解氧传感器及其工作系统的硬件电路,包括极化电压电路、信号采集电路和温度补偿电路。通过在零氧条件下对残余电流的测定及与瑞士Orbisphere公司的两电极型溶解氧检测仪对比检测的结果,表明该传感器达到了μg/L级的测量精度,不确定度仅为±3%。     

氧化铝陶瓷磨削金刚石砂轮磨损的声发射监测

阐述了声发射监测工程陶瓷磨削的研究进展,发现目前对金刚石砂轮磨损监测研究基本上是选取声发射信号均方根(即有效值)进行分析,且金刚石砂轮磨损状态的声发射监测准确率不高.为提高金刚石砂轮磨损状态的声发射监测准确率,设计了氧化铝陶瓷磨削声发射实验,并采用支持向量机建立金刚石砂轮磨损状态的分类模型.分析发现氧化铝陶瓷精密磨削中声发射信号最强频谱能量在30~40kHz频段.金刚石砂轮轻度磨损、严重磨损钝化和修锐之后的磨削声发射信号频谱有明显不同;而且磨削声发射信号小波分解系数的方差值能够很好地反映金刚石砂轮磨损状态.结果表明采用磨削声发射信号的小波分解系数方差作为支持向量机判别金刚石砂轮磨损状态的输入特征,金刚石砂轮磨损状态分类测试的准确率达100%.     

Characterizing Acoustic Sources in Pressure Vessels

IntroductionThe challenge of acoustic emission testing is theinverse- source problem,i. e.,to find thecharacteristics of an acoustic emission(AE) sourceby analyzing the AE signals,including thelocation,nature,and severity for pressure vesseltesting. Linear,planar,and 3 - dimensional sourcelocation techniques based on time differences areable to find active defects[1] ,but are unable tonondestructively evaluate the vessel condition.Theaim of AE signal processing is to obtain a completedescrip…     

转轮叶片裂纹声发射信号的特征提取及其传输

为了实现水轮机转轮叶片裂纹在线监测,本文对基于DSP的转轮裂纹声发射检测系统进行了软件和硬件设计,实现了对金属裂纹声发射信号进行分析并提取其信号的特征参数,然后通过蓝牙模块将特征参数传到上位机.经实验测试表明提取的声发射信号特征参数有效,数据传输误码率低.