双H型石英陀螺耦合信号的分析模型

针对现有模型不能完全解释双H型石英音叉耦合信号某些特点的问题,提出一种分析双H型石英陀螺耦合信号的分析模型. 通过对耦合信号的机理分析,将耦合信号分为静态耦合信号和动态耦合信号,分析了各种耦合信号产生原因及与驱动信号的相位关系. 对静态耦合信号和动态耦合信号分别进行了实验验证,实验结果表明:静态耦合信号与驱动信号同频、同相、同波形,在检测正负两极呈共模状态,动态耦合信号与驱动信号同频,相位不正交,检测正负两极信号幅度不对称,驱动信号频率对动态耦合信号与驱动信号的相位差影响很大.      

ETL-81电力载波机多种信号变送装置的研制

全部34种待测信号分为5类;开关信号,电压信号,低频信号,高频信号和物理信号.通过4种功能电路,把这些信号经过隔离并变换成可以被计算机A/D板直接采样的电压信号.给出了每种电路的测试数据和结果.     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理 ,利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ1 2V1 90B型柴油机缸盖振动信号的分析中 ,用非爆发段信号作为待消信号 ,对原信号进行了对消 ,抑制了噪声及其他信号 ,突出了有效信号。     

正交小波多尺度阵列观测声信息融合预处理算法

在声阵列信号处理中,为了提高窄带声信号的信噪比,降低信号的失真率,提出了基于q带正交小波多尺度分析的阵列观测声信息融合预处理算法。首先,该算法将多通道阵列声信号随机分组,基于正交小波多尺度分析得到阵列信号的细节信号矩阵函数及近似信号矩阵函数;其次,构建了各组细节信号的互相关函数,给出了细节信号互相关矩阵,以细节信号的均值互相关函数为细节阈值,得到了融合细节信号集合;再次,基于融合细节信号集合和近似信号矩阵函数重构了声信号。最后,通过静态半实物仿真试验及能量比、标准差、相关系数、信噪比四个方面的统计分析,表明融合预处理算法后的观测信号不仅保留了初始观测信号90%的声能,降低了初始观测信号的波动程度,而且还保持了初始观测信号90%的相似度,提高了信噪比,降低了信号的失真率。     

我国全球卫星导航信号设计研究

我国全球卫星导航信号应具有较大的信号带宽,其公开导航信号可与GPS,Galileo和GLONASS公开导航信号实现互操作,授权导航信号可与GPS和Galileo授权导航信号实现射频兼容共存,互不影响性能.设置导频信号以利于接收机捕获、跟踪,提高测量精度.全球卫星导航信号还应具有抗干扰,防欺骗能力.提出了一种关于我国全球卫星导航信号结构的方案.     

钻井液连续脉冲信号频域传输速度影响因素

随钻测量过程中,有效提高脉冲信号的传输速度能减少信号延迟时间,提高信号传输精度。根据连续脉冲信号传输频域模型,对影响信号传输速度的钻井液组分含量特性、钻井液水力摩擦系数以及脉冲信号频率等参数进行了计算分析。结果表明：随着钻井液密度及压缩性的提高,信号的频域传输速度降低,钻井液的含气量对速度的影响更为显著;信号传输速度随脉冲信号频率的增加而增加,并存在稳定传输频率值;钻井液水力摩擦系数越大,信号传输速度越小,而信号稳定传输频率越大。     

基于相关增强的单信道信号分离

提出了一种在单通道自适应干扰抑制框架下分离语音信号和伪随机信号的方法.该方法首先采用时间延迟叠加方法增强语音信号的相关性和周期性,并利用时延估计器提取周期性特征,从而提高估计精度.然后,采用自适应算法估计语音信号,并通过从混合信号中抵消语音信号,估计出伪随机信号.仿真结果表明,该方法既能分离清音信号,也能分离浊音信号.分离单音频信号时,规范化最小均方算法的性能优于其他基于最小均方的算法;使用递归最小二乘算法可有效分离出相关增强后的清音信号;与无增强的信号相比,使用相关增强策略可提高浊音信号的估计精度.     

卷积混合模型分离算法与多局部放电混合信号分离

为了辨识GIS内多绝缘缺陷产生的单一PD信号,对多PD信号在GIS内的传播与混合机理进行深入分析,提出采用卷积混合模型描述其混合过程,并构建分离算法分离多PD信号以获取辨识所需的单一PD信号。结合PD信号的非平稳特性,将各多PD信号在时域空间下划分成短时内平稳的子信号集合,利用Molgedey-Schuste算法在频域内对子信号进行分离,再利用子信号包络线的相关性在频域对分离子信号进行重构,获取各单一PD信号,以实现对非平稳多PD信号的分离。经仿真和实测多PD信号的有效分离,证实了多PD信号在GIS内线性卷积混合特性的假设,同时为用外置UHF检测法获取多绝缘缺陷产生多PD信号的辨识提供了新方法。     

光磁共振实验中反常共振信号的机理探究

采用3台不同厂家生产的信号发生器输出射频信号来激发铷原子产生光磁共振,均观察到了反常共振信号.通过比较分析信号发生器输出射频信号的频谱,对反常共振信号的产生原因进行了讨论,提出光磁共振实验中的反常共振信号是由射频信号中的倍频谐波引起的.     

冲激信号在信号分析中的应用

冲激信号是常用信号中一种非常重要的信号,主要分析了它在信号卷积运算、信号傅里叶变换和连续信号抽样中的应用．     

随机信号的计算机均衡系统

介绍了随机信号的计算机均衡系统原理，从幅值域，频域出发完成了计算机模拟机信号的设计和实现方法。     

基于互相关算法的CSAMT接收信号处理研究

针对可控源音频大地电磁法（CSAMT: Controlled Source Audio-frequency Magnetotelluric）实际勘探中, 因深部目标体响应信号微弱, 测量环境噪声严重等特殊情况而导致接收信号的清晰度大大降低的问题, 提出一种基于互相关算法的CSAMT接收数据去噪处理的新方法。该方法利用发射信号与接收信号之间相关性强, 与随机噪声相关性弱的特点, 设计发射信号电流波形记录器, 将接收信号和发射信号作互相关处理, 滤掉噪声等干扰信号。实验结果表明, 该方法可压制噪声, 可提高CSAMT测量的准确性。     

基于局部均值分解和迭代随机森林的脑电分类

为实现癫痫患者的脑电信号有效识别,进而提高患者的生活质量,针对脑电信号的非平稳、非线性特点, 提出一种基于局部均值分解和迭代随机森林相结合的脑电信号分类方法。首先利用局部均值分解将脑电信号 分解成若干个乘积函数分量和一个残余分量,然后对所有分量进行特征提取,并使用支持向量机、随机森林和 迭代随机森林方法进行分类。实验结果表明,迭代随机森林的分类准确率高于支持向量机和随机森林方法。 此方法为准确识别癫痫脑电信号提供了一个可行有效的途径,具有较好的推广和应用价值。     

Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

有色噪声中随机相位信号的检测研究

提出了一种在有色噪声背景下检测随机相位信号的一种新方法．将有色噪声背景下含噪观测量的功率谱化为白噪声背景下的含噪观测量的功率谱，从而构造出与原被测信号具有相同频率的白噪声背景下的信号，然后利用现有的白噪声背景下的方法进行随机相位信号的检测．     

随机信号的非线性变换及其频谱特性的分析

本文介绍和分析平稳随机信号的非线性变换及其频谱关系。对于输入信号为高斯平稳随机过程的情况,讨论无记忆非线性系统及一类有限记忆非线性系统的响应以及经过非线性变换后的频谱特性,并详细分析非线性系统函数的特性和使用条件。另外,也对某些非高斯平稳随机信号的非线性变换及其频谱特性进行了分析。指出非线性变换对随机信号具有白化作用并给出频谱带宽的关系。最后,采用本文讨论的方法给出几组实际模拟的结果。     

气液两相管流流型信号的小波去噪处理

流型信号能够反映气液两相管流的流动特征,它们往往会伴随着各种随机噪声.为此建立了一座气液两相流的综合试验装置,提取气液两相管流的流型信号.采用小波变换对信号样本的进行多尺度分解,利用信号和噪声在不同尺度上的特性把它们区分开来,消除噪声后再对信号进行重构,得到了较好的去噪效果.     

四进制差分偏振移位键控通信

提出一种在电域进行四进制差分编码的偏振移位键控通信系统,可克服单模光纤中光偏振态随机扰动对接收效果的影响.在光发射机中,通过差分编码使前后两个符号周期偏振状态差异与差分编码器的输入之间建立对应关系.在接收端,提取前后两个符号周期内光的斯托克斯矢量并将二者点乘,就能提取两个符号周期内偏振状态的差异,恢复发送序列.即使在不用动态偏振控制器情况下,点乘运算也能有效消除光偏振状态的随机扰动对系统性能的影响.     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。