快速提取图像多方向特征的小波去噪算法

提出一种利用小波变换,在频率域快速提取图像6个方向子带的特征信息,并在每个子带方向中采用具有方向的矩形窗进行小波域阈值维纳滤波的去噪算法。实验表明:该算法由于提取了较丰富的特征信息,对纹理细节丰富的图像具有明显的效果。     

基于在线小波变换的毛细管电泳信号滤噪方法

将在线小波变换用于毛细管电泳信号的滤噪处理,满足了毛细管电泳信号采集过程中实时处理和监控的需求.针对毛细管电泳信号的特点,采用固定时间窗的在线小波变换,并给出最佳时间窗长的选择方法.模拟信号和冬虫夏草的毛细管电泳信号滤噪实验的结果表明,该方法在保持峰位与峰高不变的情况下可显著提高信噪比,有效滤除了噪声峰.     

电负性气体电子崩发展的四参数模型

提出了一种分析电负怀气体中电子崩发展过程的四参数模型。在该模型中，不仅存在电离附着过程，而且存在着不稳定状态负粒子的去附着和转化过程。依据该模型着重对去附着和转化过程对电子崩的发展进行了仿真分析。结果表明：随着去附着的加剧，电子崩增长速度加快，出现峰值的时间滞后；随着非稳定负粒子转化为稳定负粒子过程的加剧，电子崩发展受到抑制，峰值滞后时间减少。     

一种利用线性预测残差的语音去噪方法

提出了一种利用线性预测残差去除语音中加性白噪声的方法 .含噪语音经过线性预测分析后 ,所得的线性预测残差可分为与语音相关的语音残差部分和与噪声相关的噪声残差部分 .当噪声为白噪声时 ,噪声残差能量与噪声能量的比值大于语音残差能量与语音能量的比值 ,并且随着含噪语音信噪比的增大 ,两者数值上的差距越来越大 .因此 ,从含噪语音中按一定比例 λ(0 <λ<1 )减去预测残差 ,即可抑制噪声残差能量 .这实际上抑制了含噪语音中的噪声能量 ,提高了其信噪比 ,从而达到在一定程度上去噪的目的 .同时 ,这样处理造成的语音能量损失是有限的 .特别是 ,上述方法中对语音成分的操作仅仅在预测残差内进行 ,对语音的共振峰影响很小 ,因而能够较好地保留语音信号的频谱结构 ,使语音品质不致降低 .实验结果表明 ,该方法简便而有效     

基于轨迹平行测量的发动机异响诊断方法

为了利用机器的声（异响）信号进行故障识别，提出了一种异响信号的故障诊断思路，首先利用连续小波消噪技术对声信号进行消噪和故障源识别，然后将混沌技术中的轨迹平行测量方法应用于异响信号的非平稳特征提取与识别，提取出时间序列动力学轨道运行特征指标，经过对发动机的故障声信号进行实际应用后，表明该方法具有良好的识别效果，为声音信号的故障诊断提供了一种新的工具。     

反褶积与信噪比的关系研究

在地震资料数字处理中 ,分辨率与信噪比是一对相互制约的矛盾 ,为了在反褶积处理过程中控制信噪比 ,从理论上分析了反褶积后剖面信噪比降低的原因 .以不同相位子波为例 ,从时间域出发 ,利用最小平方反滤波原理计算出反褶积算子 ,并验证了反褶积后剖面信噪比的降低是受反子波能量的影响 .为了兼顾分辨率和信噪比 ,进而分析讨论了反褶积中的白噪化问题 ,提出可以用加入白噪的方法来控制信噪比 ,但白噪不易加入过大 ,否则 ,由于加入白噪后求出的反子波不再是原来子波的逆 ,从而又将影响剖面分辨率的提高     

基于局部投影方法的混沌信号去噪

提出一种以Takens嵌入定理和影子定理为理论依据的对混沌信号较有效的去噪方法，该方法先根据Takens嵌入定理将待处理的含噪时间序列嵌入到合适的相空间M'中，由于混有噪声，相空间中的点将偏离真实动力学系统嵌入的流形M，去噪的目的就是估计M的位置，并将偏离M的点移近它。从而更新原时间序列。实验比较了局部投影去噪方法和小波函数方法的去噪效果，结果表明本文的方法对混沌信号的去噪很有效，且比单纯利用小波函数去噪的效果更好。     

微穿孔板共鸣器的设计与应用

W.Neise和G.H.Koopman首次采用了共鸣器对风机进行降噪，这种方法不影响，风机的空气动力性能。但是共鸣器的长度、口部穿孔率及孔径等参数还没有普遍规律可循，只能通过试验加经确定，本文将共鸣器与微穿孔板吸声理论结合起来，以9－28－I4A离心通风机为试验机，对共鸣器及其参数进行进一步研究。     

去除视皮层的猫外膝体神经元方位、方向选择性的初步有序排列

自 Levick 等首次发现并定量研究猫视网膜神经节细胞的方位倾向性以来,视觉系统皮层下细胞的方位选择性正引起人们越来越大的兴趣.Shou 等人对猫外膝体细胞的方位选择性进行了详细的定量研究,他们发现相邻外膝体细胞具有相近的最优方位,故具有初步的有序排列.这种有序的排列对不同细胞类型(ON,OFF,X,Y)、感受野在视网膜上不同位置的细胞均存在,可能为视皮层细胞的方位功能柱提供一种预安排.近来的工作发现猫外膝