二维谐波频率的频域非线性预滤波估计方法

根据谐波信号在带噪信号的频谱中表现为异常脉冲这一特性,提出了一种新的有色噪声背景下二维频率估计方法.利用二维滑动中值滤波器能够滤除异常点的能力,提取噪声频谱,消除有色噪声对信号的影响.将有色噪声转化为白噪声,然后利用高分辨率的二维ESPRIT方法估计信号频率.在不需要知道有色噪声任何统计特性的情况下,该方法对有色噪声具有很强的普适性,仿真实验表明,在信噪比达到-18 dB时,该算法仍然能够准确地估计频率.且由于算法中仅利用了二阶统计量,更便于实现.     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式．从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法．经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信息和波形都有较好的恢复作用,克服了均值滤波及中值滤波法造成原信号边缘模糊的缺陷．该方法可推广到其它信号的处理,具有一定的理论意义和实用价值．     

小波域中基于模糊的图像去噪方法

在图像去噪方法中,信号局部方差估计的准确性对去噪效果起至关重要的作用．根据图像小波系数与邻近点的相关性,把模糊（Fuzzy-based）函数用于估计信号的局部方差,根据局部噪声变化自适应地去除噪声．仿真表明,提出的局部方差估计算法FLAWML的去噪效果相对其他算法有较好的改善,保存了图像的边缘细节,增强了图像视觉效果．     

基于噪声方差估计和模型参考的传感器动态补偿

针对采用最小二乘法(least-squares, LS)无法得到传感器动态补偿器参数无偏估计的问题,提出了一种基于输入信号噪声方差估计和模型参考的无偏辨识算法.该算法先通过小波变换估计噪声的方差,再由估计得到的方差,通过偏差消除的递推最小二乘法,对补偿器的参数进行无偏辨识.同时,利用参考模型建立卡尔曼滤波器,消除高频噪声对测量精度的影响.在薄膜热电偶上进行了仿真研究,以验证该方法的有效性.结果表明,算法降低了对输入辨识信号的要求,即不再必须为白噪声,具有较强的实用性.     

基于自相关函数相位的频率估计方法方差分析

为了分析基于自相关函数相位频率估计方法的性能,推导了加性高斯白噪声背景中正弦信号观测数据的相关函数相位噪声的表示式,得到了相位噪声方差的计算公式和基于自相关函数相位的频率估计方差的计算公式,给出了此类频率估计方法的估计方差与信噪比、观测数据长度以及对相关函数相位差进行平滑时利用的相关函数的点数关系.仿真结果与该文给出的公式计算结果吻合很好.     

改变窗长相位差校正法的改进与抗噪性能分析

提出了一种改进的改变窗长相位差校正法来估计谐波信号的频率,与原方法相比,改进后的方法只需做一次快速傅立叶变换(FFT)和一次单点离散傅立叶变换(DFT),提高了运算速度.分析了改进方法的抗噪声性能,推导出了在高斯白噪声背景下频率估计误差的方差公式,并通过仿真计算验证了推导公式的正确性.仿真结果表明改进后的方法具有更强的抗噪能力.     

基于改进稀疏度估计模型的压缩感知去噪算法

针对带有高斯白噪声的宽带信号,提出改进基于二项分布的稀疏度估计模型,使其能够适用于带有噪声的信号,并根据稀疏度上界确定采样数目以保证信号能够被准确重构;利用估计的稀疏度上界,改进自适应阈值去噪算法,降低噪声折叠对信号重构的影响。仿真表明,对带有高斯白噪声的宽带稀疏信号,所提算法能够较为准确地估计出稀疏度上界,在保证信号重构精度的前提下,减少了采样数目,同时也降低了自适应阈值去噪算法的计算开销。     

一类基于非平稳噪声参量估计的时变系统参数辨识

对于未知噪声时变统计特性的时变动态系统，论述了一类基于非平稳噪声参量估计的时变系统参数辨识算法．该算法包括三部分，通过在线状态估计，构造残序列模型，试图从测量信号中分离出非平稳噪声，在线估计噪声时变均值和方差，用于整个改进算法的实现．仿真例子验证了该方法的有效性．     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节.     

基于Shannon熵的1/f类分形信号去噪方法

通过分析l／f类分形信号及白噪声小波系数的Shannon墒在不同分解级数上的特点，提出了根据信号墒所占比例，从加性白噪声背景下估计分形信号的方法。计算机仿真结果表明，该方法简单可靠、有效可行，且事先不需要知道分形信号参数及加性白噪声的统计特性，只需估计出带噪分形信号的信噪比，具有较好的适应性。     

一种抑制语音噪声的最佳约束线性估计器

本文提出一种最佳约束线性估计器，用于抑制语音信号不 相关加性噪声。该估计器是在给定信号失真度下，使噪声能量最小为准则来设计对真实语音信号的约束线性估计。文中证明这种最佳的约束线性估计器是一种输入噪声电平地的Ｗｉｅｎｅｒ滤波器。     

一种相邻相干信号的DOA估计新方法

提出一种估计相邻相干信号方位的新方法.该方法首先对传统空间平滑算法得到的数据协方差矩阵进行修正,然后对修正后的协方差矩阵进行奇异值分解,由左奇异矩阵得到噪声子空间;再构造新数据协方差矩阵,进行奇异值分解得到噪声子空间;最后取两次噪声子空间的平均值得到噪声子空间,利用MUSIC算法找到极大值对应的信号方向.计算机仿真表明,该方法能有效地估计出小信噪比下角度相隔较小的相干信号.     

差分混沌键控(DCSK)通信系统估值误差分析

在具有去噪声模块的DCSK（differential chacs shift keying）通信系统中，存在三种导致估值误差的因素，这三种因素分别来源于DCSK信号本身、加性信道噪声和去噪声模块。经过对上述三种因素的分析，提出了一种新型的DCSK通信系统，该系统使用混沌多相序列（CPS）避免DCSK信号本身带来的误差，同时采用相空间量子化的方法降低加性信道噪声的干扰。仿真结果表明，虽然这种新型的DCSK通信系统因去噪声算法带来的误差而使其噪声特性略逊于FM－DCSK，但是在CPU运算时间及系统结构上，该系统比FM－DCSK复杂性降低，易于实现。     

无线传感器网络中极大极小设置的分布式检测研究

在分布式检测系统中,无线传感信道普遍存在未知的噪声,而基于最大似然函数的融合在有未知的噪声时性能表现较差.为了提高信号检测的准确性,提出一种基于极大极小方法设置的鲁棒融合规则.该规则采用最大似然函数的融合算法的结构形式和Huber极小极大的方法,得到虚警概率和检测概率表达式,适用于信道噪声为非衰减噪声分布、有界方差的噪声分布和混合高斯噪声分布.对多传感器并行分布式检测系统的仿真与分析,表明了该融合算法可提高信号检测的准确性,同时也具有一定的鲁棒性.     

基于改进的混合高斯模型背景建模在运动目标检测中的实现

混合高斯模型方法广泛应用于现代智能视频监控系统中的运动目标检测,但受制于不可改变的客观环境影响---尤其是光照、背景对象的轻微扰动等影响,往往检测效果不佳,为了解决该问题,使运动目标检测工作可以更好地适用于多种环境,笔者提出了基于改进的混合高斯模型背景建模方法,利用二维中值滤波和形态学原理对强点干扰噪声进行有效过滤,同时保护好信号变化的边界。实验表明：该方法可有效提高抵制噪声干扰效果,具有准确的目标检测效果。     

遭受执行器攻击的工控系统输出反馈滑模控制

针对工业控制系统存在测量噪声及外界执行器攻击问题,提出一种基于无偏状态估计的输出反馈离散滑模控制方法。在执行器攻击存在的情况下,构造等效滑模控制律。由于攻击信号与系统状态未知,通过引入无偏状态观测器从遭受噪声干扰的传感测量数据中获得系统真实状态的最小方差无偏估计量。在此基础上,利用一步延时攻击估计得到攻击信号的近似估计值,使所设计的鲁棒滑模控制律得以实现。给出了在此控制律作用下滑模面的收敛性分析及闭环系统最终有界稳定的证明。数值仿真实验结果验证了面向执行器攻击的无偏状态估计器的有效性,也表明与传统滑模控制方法相比,提出的输出反馈滑模控制方法对执行器攻击具有更强的抑制力,能够有效提高系统的鲁棒性能。     

改进的最小方差无畸变响应波束形成方法

提出一种改进的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,通过调节波束形成的权向量设计中的增强因子来改善其方位分辨力,并且不以牺牲信号与干扰+噪声比增益为代价.仿真结果表明,所提出的方法可以有效改善MVDR波束形成的方位分辨力,且不损失MVDR波束形成的信号与干扰+噪声比增益.     

去除相位卷绕的一种简单而有效的方法

相位信息的提取在信号处理中是一个重要方面，然而在相位信息提取中，常存在相位卷绕问题。该文介绍了一种简单而有效的去相位卷绕的方法，该方法采用差分原理，用共轭运算实现。该方法适用于诸如相位法时延估计、信号中瞬时频率的估计等直接应用相位信息的问题中。配合简单的多段平均和稳健处理，就可去除很强的噪声和干扰，在信噪比为０ｄＢ甚至更低时也能可靠工作。     

加速度信号小波降噪的改进算法

目的:人体运动产生的加速度信号在采集过程中经常会混入各种噪声和干扰,这给后续的研究带来了困难,因此对采集得到的加速度信号进行降噪处理是后期运动功能评价的前提和基础。方法:为了更好地分离有用信号和噪声干扰,根据小波阈值降噪的原理和小波高频系数方差的分布,针对小波分解层数的确定、阈值估计和阈值函数的选择3个方面提出了改进的算法。结论:实验结果证明,改进的算法能够很好地抑制噪声对加速度信号的干扰,提高了评估的准确度,达到了预计的效果。     

一种改进的B超图像自适应加权中值滤波

将Speckle噪声的统计特性及超声图像的对数压缩变换应用于加权中值滤波，对权系数的选择进行了改进．使得能够保留更多的细节内容，而对Speckle噪声的去除能力并没有降低．实验证明所提出的方法具有良好的效果．