基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法

针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。     

一种自适应Morlet小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自适应Morlet小波滤波方法.首先利用自相关分析去除宽频随机噪声,然后通过SFLA优化Morlet小波的滤波参数,获得在最小信息熵下的中心频率和滤波带宽.由自适应Morlet小波滤波器获得的滤波信号,其中的冲击成分可以很好地被表征.最后对滤波后的信号做包络谱分析即可提取滚动轴承的故障频率.实验表明,自适应Morlet小波滤波方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期冲击特征,对于滚动轴承早期故障振动信号,能够有效地提取冲击特征频率实现滚动轴承早期故障诊断.     

基于单一小波的时变信号最优分解方法

针对常规的小波变换并不能保证对信号实现最优分解。以时频性能优良的Morlet小波为单一基函数,并扩大了基函数的参数空间,确定了满足小波容许条件的参数空间边界,提高了用其分解信号的灵活性。对实数编码遗传算法进行了改进,改进后的算法免除了独立的变异操作,提高了算法的搜索速度、收敛性和准确性。以互信息最小化为寻优的判据准则,给出了基于改进的遗传算法和改造后的Morlet小波的信号最优分解的具体步骤。对时变信号的仿真分析表明所提方法是有效和可行的。     

基于Morlet组合小波的梳状滤波与包络检波方法

提出一种基于Morlet组合小波的梳状滤波和包络检波方法。梳状滤波在间隔的几个故障调制频率下进行窄带滤波,抑制噪声的能力强;Morlet组合小波构造简单,计算量小,仅改变组合小波的部分参数就可获得良好的滤波效果,方便灵活、适应能力强;Morlet组合小波的实部和虚部分别相当于一个零相移滤波器和一个90°相移滤波器,信号经小波变换后直接满足包络检波条件。工程应用结果表明:该方法对机械振动信号的滤波和包络检波一步到位,与故障特征频率相对应的包络谱谱峰清晰可见,适用于旋转式或往复式运动机械系统的故障诊断。     

流体管道压力信号的高精度实时滤波方法

针对流体管道压力数据的特征,设计了管道泄漏实时高精度检测与定位的压力信号采集方法;在此基础上基于对压力信号的分析,设计了一种压力数据高精度实时组合滤波方法,分别应用低通滤波、陷波滤波和小波滤波对压力信号进行实时滤波处理,并给出了滤波方法中每个步骤的选择依据,以及参数选择方法.该滤波方法在滤掉压力信号中噪声的同时,较好地保留了压力变化的幅值和相位信息,从而有效提高泄漏定位精度.通过流体管道试验仿真系统和实际管道数据的仿真验证和试验,证明了该滤波方法的有效性.     

基于内插型双边带滤波器的时域自适应滤波

针对过采样条件下直接序列扩频（DSSS）系统中采样样值相关性造成在使用传统时域自适应滤波窄带干扰抑制方法时扩频信号失真的问题,提出一种改进的时域自适应滤波方法.该方法基于内插型双边带滤波器,采用抽取-内插结构,结合最小均方（LMS）算法进行自适应权值更新,实现窄带干扰抑制.理论分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,该方法与常规自适应滤波方法比较,具有更小的信噪比回退和有用信号畸变;同时低信噪比情况下,其误码率性能也略有优势.      

一种电流源型并网逆变器的有源阻尼控制策略

针对微网中电流源型并网逆变器中滤波器自身谐振问题,比较分析了无源阻尼和有源阻尼谐振抑制方法,提出了一种基于输出滤波电容谐波电压检测的有源阻尼控制策略,给出一种虚拟电阻计算方法.基于该控制策略建立了系统仿真模型.仿真结果表明,应用有源阻尼控制方案可很好地抑制滤波器自然谐振频率附近由逆变器输出高次谐波电流及由电网谐波电压在滤波器中产生的谐振.     

二维小波变换方向的特性

为了分析信号的方向特性,根据二维小波理论和小波变换方法,分别研究了二维Marr、Morlet、Cauchy小波变换在方向性选择方面的特征,并通过仿真试验分别探讨了它们在方向检测中的应用.数值计算结果发现：二维Marr不是方向性小波,二维Morlet和Cauchy小波是方向小波,而二维Cauchy小波比二维Morlet小波在方向性选择方面更具有优越性,因此采用二维Cauchy小波变换能够很好地分析信号的方向特征.     

考虑频率波动的改进瞬时电压d-q分解算法

电压有效值的准确检测是分析电压暂降、波动和偏差的基础,是电压质量评估与抑制干扰首先要解决的重要问题.以单相电源为参考电压,采用60°延时方法构造虚拟的三相系统,借助d-q坐标变换可以对电压瞬时有效值进行计算.本文在该方法基本原理的基础上,分析了检测信号的频率波动对计算结果的影响,推导了频率波动误差公式,并在Matlab/Simulink平台下对推导结论进行了仿真验证,同时提出了基于ud2+uq2项滤波和局部均值计算的改进算法.通过仿真对比改进算法与传统算法,结果表明,改进算法对频率波动信号电压有效值的计算更准确.     

海水营养盐微弱信号检测技术研究

基于光电检测原理和锁相放大技术,对海水营养盐微弱信号检测技术进行了研究。采用模拟锁相放大电路对光电二极管的微弱电压信号进行前置放大滤波处理,基于STM32F401硬件平台提出了改进的变步长最小均方自适应滤波算法对微弱信号做进一步滤波提取,最终实现海水营养盐微弱信号的精准检测。仿真和实验数据表明,该技术方案能够提高营养盐传感器的数据准确度和精密度。     

强噪声下小波包自适应算法的研究

低信噪比下信号检测一直备受关注.已有的方法多集中于FFT变换和自适应滤波算法的结合,尤其是变步长因子的改进上.随着小波、小波包的时频分析能力和变分辨特性日趋完善,小波逐渐成为信号处理的首选.本文算法先把信号小波包分解,然后自适应滤波运用于分解后的每个子波,最后小波包信号重构,并以罗兰-C信号为例验证其有效性.     

微弱光信号的极值检测及滤波算法研究

为有效提高微弱光电信号极值检测的精度，通过分析被测信号的变化规律，提出了高精度目标信号极值检测滤波算法，探讨了在理想条件和强干扰条件下的信号检测解决方法。该算法以改进的动态阈值法获得极值初始数据集，通过基于中值数绝对偏差的滑动滤波和加权平均滤波法相结合的方式对采集值进行滤波处理，最终获得信号的极值。实验结果表明，该算法测量结果和实际值相吻合，最小平均相对误差控制在0.1%左右，满足精度要求,测量精度及稳定性高于传统方法。该研究对不同波形微弱信号的高精度极值检测提供了参考依据。     

多自由度结构模态阻尼比估计的新方法

本文指出了利用MEM谱值比较求多自由度结构模态阻尼比方法的一些不足。在此基础上提出了一种新的求模态阻尼比的方法。文内给出了新算法的理论和计算方法,给出了计算机仿真和实测振动信号的计算实例,计算结果表明本文的方法是可行的,且具有较高的精度。本文还探讨了自回归模型的定阶问题,在AIC准则的基础上提出一种考虑信号噪声影响的定阶准则。实际应用表明新准则在各种信噪比条件下均适用。     

分布式光纤振动检测系统信号后处理算法研究

针对基于相位敏感的分布式振动检测系统在实际工程应用中存在的容易受到环境噪声影响的问题,对系统信号进行滤波算法理论模拟及现场实验验证。结果表明,通过对原始信号进行高通滤波后差分及平均处理,能够有效地除去环境中大幅值、低频、周期性的噪声信号,系统信噪比提高50%,检测效果增强。     

基于模糊逻辑的数字滤波器设计

针对传统滤波器单一模型设计的缺点,提出一种将滤波噪声统计特性与模糊逻辑相结合的数字滤波器设计方法.该方法根据噪声统计特性,利用缩短三角型模糊函数,确定模糊逻辑滤波器的参数.通过滤波噪声标准偏差与最大滤波噪声门限的比较,提出了分别采用单值滤波和均值滤波的方法,并推导了均值滤波方法中的周期抽样数目.给出了算法具体设计步骤,包括:滤波方法选择、连续信号周期采样、模糊化数据处理和去模糊化.仿真表明,基于模糊逻辑的数字滤波器对不同标准偏差的噪声均有良好的滤波性能,并且设计经济合理,时间开销小,软硬件易实现,有工程应用价值.     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

滤波信号驱动的混沌同步方法

为了提高混沌信号在异地信息处理中的同步性能,研究了受滤波而产生的畸变信号驱动的混沌系统同步方法.该方法假设驱动接收系统的信号是由混沌发射信号通过滤波器产生,首先通过滤波信号的变换获取同步信号,然后采用驱动-响应同步或耦合同步技术实现混沌系统的同步.基于驱动-响应同步技术,阐述了使用滤波信号实现混沌系统同步理论;以Lorenz系统为例,研究了低通滤波驱动系统同步的性能.理论分析和模拟结果表明,所提出的方法是稳定的,可节省信号的传输带宽.     

汽车转弯自动照明控制系统数据采集滤波方法

为了减少汽车转弯自动照明控制系统数据滤波处理中的延时,在滑动中值滤波方法基础上,提出了一种带补偿的限幅滑动中值滤波算法,通过补偿的方式跟随信号的变化趋势。该算法通过2个步骤完成滤波,先对数据进行带补偿方式的限幅处理,再进行滑动中值滤波处理。该算法综合了滑动中值滤波法的实时性以及限幅滤波法对偶然性干扰滤除的有效性,实现更准确的滤波。仿真与实测结果表明,与滑动中值滤波方法相比较,改进后的算法滤波能够实时地滤除数据中的干扰,处理时间可减少62%,滤波效果较好,且速度信号的数据滞后时间较短,实时性较高,满足系统设计要求。     

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。     

非圆信号扩展传播算子DOA估计求根算法

为有效降低非圆信号DOA估计算法的计算量,提出了一种非圆信号DOA估计快速算法。该算法运用扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先根据非圆信号特性构造出扩展阵列输出矩阵,并生成扩展协方差矩阵,然后不需要对协方差矩阵的特征分解,使用扩展传播算子方法得到估计的扩展噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法快速求出目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析结果表明,提出的算法不但其均方根误差性能与NC-root-MUSIC、NC-ESPRIT、NC-MSWF-MUSIC等快速算法相似,同时提出的算法还大大减小了非圆信号DOA估计MUSIC算法的计算复杂度,而且其计算复杂度小于上述提到的快速算法,实现了非圆信号DOA估计算法的快速估计。