汽轮机组振动波形数据高效实时无损压缩算法

针对汽轮机组故障诊断系统中振动波形数据的形态特性,设计并实现了一套基于多次差分的压缩算法VWID.该算法先对原始波形进行多次差分以缩减其数据有效位,完成一次压缩.之后与通用压缩算法Zlib结合,对经过一次压缩后的数据流进行二次压缩,从而大大提高压缩比.针对汽轮机组等旋转机械振动波形数据的对比实验结果表明:以高压缩比著称的商用无损压缩软件Winrar压缩比为2.7～4.4, 而VWID压缩算法压缩比达3.9～5.2,VWID Zlib压缩算法压缩比可达5.3～6.4,同时具有无损压缩和实时高效的特点.     

基于互信息的变模态分解算法及应用

为解决传统变模态分解( VMD: Variable Mode Decomposition) 结合算法中,K 值选择没有标准,从而导致信号提取存在一定程度误差的问题,提出一种基于互信息的变模态分解有效本征模态函数( IMFs: Intrinsic Mode Function) 的判断方法。该算法通过原始信号与VMD 所获得的IMFs 的和之间的差值,实现预置标度K 值的模糊优选提取信号的主要特征。仿真信号实验表明,所提方法具有最大的输出信噪比和最小均方误差( MSE: Mean Square Error) ,实现了K 的模糊优选,并通过实验验证了该方法对管道泄漏信号滤波的有效性。     

一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法

针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.     

基于EEMD和改进功率谱熵的船舶轴频电场检测

为了提高强海洋背景噪声中对微弱的船舶轴频电场信号的检测性能,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征的检测算法.首先,利用EEMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(IMF),并对其功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算了各子区间的一种改进功率谱熵特征——EPER;最后,通过分析轴频信号和环境噪声物理特征上的差异,结合K-均值聚类方法进行线谱子区间的提取,继而进行滑动检测.选用实测数据,与小波包熵滤波算法、小波阈值去噪算法、特征频段功率谱算法进行对比,处理结果表明所提算法具有更好的自适应性和检测性能.     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.     

基于GA和过完备原子库划分的MP信号稀疏分解算法

信号稀疏分解计算量大是阻碍其实时应用的主要因素.研究基于匹配追踪(Matching Pursuit)方法实现的信号稀疏分解算法,提出了基于过完备原子库集合划分的、分两阶段搜索的、遗传算法快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,在稀疏分解重建信号质量不变的条件下,提高了稀疏分解的速度.算法的有效性为实验结果所证实.     

一种新型的FPGA配置位流压缩算法

针对FPGA位流存储空间和下载时间日益增大的问题,提出了一种新型的位流压缩算法.该算法利用位流中存在的局部稀疏特性,对出现频次较高的少1符号进行压缩编码.本文围绕Virtex-4系列FPGA位流展开实验,分析了该算法中不同参数取值对压缩效率的影响,发现符号长度(Ls)及压缩阈值(T)合适的选值能够获得较为理想的结果.本文所提算法与另外一种实用的位流压缩算法LZSS相比压缩比减小了8%~12%.此外,本文算法相应的解压缩算法也十分简单,易于用硬件实现.     

基于位置参数二分法控制的信号稀疏分解

研究基于匹配追踪方法实现的信号稀疏分解算法。通过对信号稀疏分解中使用的过完备原子库的结构特性分析,找到中心位置,构造时频原子库,利用二分法控制中心位置参数,将信号快速稀疏分解,应用于基于中心位置参数的改进贪婪匹配追踪算法。该算法与匹配追踪相比,计算速度大约提高了36倍,降低了计算复杂度,提高了稀疏分解的精度。通过对仿真数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

经验模态分解和小波分解滤波特性的比较研究

 为了更好地了解小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)2种方法对非平稳信号滤波特性的差异,以及2种方法的实际应用效果和各自的优缺点,提出了运用对高斯白噪声信号分解分量平均功率谱特性的分析来对比2种方法滤波特性差异的研究方法,并运用多项对比实验对所提研究方法的有效性进行验证.实验结果表明,所提研究方法能够有效地解释2种分解各自的滤波特性.对于EMD分解,各分量平均功率谱表现为带宽逐渐减小,中心频率逐渐降低的一组有序排列的带通滤波器.整个分解过程不需人为干预可自动完成,但存在边缘效应问题,如不加以处理可能会严重影响分解质量;对于小波分解,选择不同小波基,有的表现出与EMD分解类似的多尺度滤波特性,有的则不尽相同,甚至是完全不同.所以小波基的选择和分解层数的设置不同,可能会导致分解结果出现较大差异,因此存在对小波基优化选择问题.此外,小波分解过程速度较快,平均用时仅为EMD的1/25.     

基于整整小波变换的心电数据压缩算法

根据整整小波变换理论提出了一种心电（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ） 数据压缩算法,整 整映射的整数运算保证了算法的快速性．由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑,使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度．它不仅可完整保留ＱＲＳ、Ｐ、Ｔ、ＳＴ 段等临床信息,而且可有效保留心室晚电位信息．用ＭＩＴＢＩＨ 心律失常数据库对提出的压缩算法进行测试,结果表明平均压缩比为６－７ ,平均均方误差（ＰＲＤ） 为３ ．１ ％     

基于经验模态分解的水下目标回波提取

为在噪声中有效提取水下目标回波,提出一种基于经验模态分解的目标回波提取方法,分别对目标回波与噪声进行经验模态分解,得到二者各阶的固有模态信号分量;计算二者各阶的固有模态分量的能量,求取对应各阶的能量差,并与门限相比较,选取大于门限的固有模态分量重构目标回波信号.分析了经验模态分解阶数和选择门限等因素对重构信号精度的影响.仿真结果表明,该方法可精确提取目标回波.采用该方法提取信号的均方误差均低于自适应滤波方法,尤其在低信噪比时.     

经验模态分解及其雷达信号处理

 为了准确估计信号的瞬时频率,可用经验模态分解（EMD）将信号分解成有限个窄带信号。该方法因具有很强的自适应性及处理非平稳信号的能力而引起广泛关注,已在众多工程领域得到应用。但EMD是基于经验的方法,数值仿真和试验研究仍是分析EMD算法的主要方法。本文总结了EMD算法存在的问题,并指出深入挖掘支持该方法的理论基础是消除制约EMD算法进一步发展和应用推广的关键。针对所存在的问题,从改进筛分停止准则、抑制端点效应、改进包络生成方法和解决模态混叠问题等诸方面阐述了改进EMD算法的研究进展。综述了EMD在雷达信号处理领域的应用。最后分析指出了进一步研究EMD的几个主要方向。     

基于谱减法和经验模式分解的语音增强

本文提出了一种基于谱减法和经验模式分解的语音增强算法。在低信噪比的情况下用谱减法可以去除语音信号中的大部分背景噪声,再对已处理过的信号进行经验模式分解,对前几个IMF进行阈值处理可以进一步增强语音。实验表明:本算法去噪效果优于传统方法。     

基于削峰尾插和几何级数压扩变换的OFDM时域信号压缩算法

研究了FTTdp+GDSL(光纤到户+数字用户线路)组网中的OFDM时域信号有损压缩问题.为了降低OFDM信号的峰均比,分别提出了削峰尾插技术(CTP)和几何级数压扩变换(GSC)两种数据压缩算法,应用于数据压缩模型,并进行了实验验证.仿真结果表明:本方法能够较好地实现光纤传输系统中OFDM时域信号的压缩,性能可达到压缩比为1.4∶1时,解压缩输出信噪比不低于55dB;压缩比为1.75∶1时,解压缩输出信噪比不低于50dB.     

LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法

提出了一种长期演进(LTE)上行链路频偏最大似然(ML)估计算法,并通过定量分析该算法与基于2个训练序列相差的频偏估计算法(相差法)的估计性能,提出了一种联合频偏估计算法.仿真结果表明:与相差法相比,所出提的ML估计算法与联合估计算法的频偏估计范围均能够覆盖高速铁路应用场景中的最大频偏,且ML估计算法不受LTE上行链路跳频传输的影响;在信噪比10 dB且少于4个用户的情况下,2种算法均能够提供10-4或更小的归一化频偏估计均方误差;在单用户情况下,联合估计算法比ML估计算法的均方误差在信噪比上提高了近5 dB.     

基于EMD改进算法的欠定混合盲分离

为改善拟合效果,针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法存在的端点效应,提出一种改进的EMD算法——端点极值延拓方法.利用改进的EMD算法对观测信号进行分解,将分解分量连同之前的观测信号构成新的观测信号,从而将欠定情况转化为超定情况,最后利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法得到源信号的估计.通过仿真实验对比,证明了本文算法的有效性.     

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.