小波降噪在相位差变化率定位技术中的应用

针对实际工程中因相位干涉仪的测量误差较大而导致相位差变化率的测量精度较低、定位精度迅速下降的问题,利用小波阈值降噪法对相位差及其变化率信息进行平滑滤波。该方法可在相位差测量误差较大的情况下进行快速高精度定位。仿真结果表明,相位差测量误差为0.366 5 rad时,相对定位精度在50 s内可达5％。     

应用独立分量分析的胎儿心电信号提取

针对独立分量分析(independent component analysis,ICA)的基本生成模型,在采用负熵的快速定点ICA算法的基础上,应用渐近正交化的FastlCA算法,对3导从孕妇腹部测得的含有孕妇及其胎儿心电分量的观测信号进行了有效的分离,提取出胎儿心电分量;通过调用Matlab小波消噪程序,对分离所得的胎儿心电分量用db2小波对其做8层分解,获取默认软闽值,消噪处理.结果表明,渐近正交化的FastICA算法收敛速度快,只经过7、3、2次的迭代,便将3个源分量分离出来;结合小波阈值消噪,将分离后胎儿心电中的干扰进一步去除.     

Research on fiber optic gyro signal de-noising based on wavelet packet soft-threshold

Gyro's drift is not only the main drift error which influences gyro's precision but also the primary factor that affects gyro's reliability. Reducing zero drift and random drift is a key problem to the output of a gyro signal. A three-layer de-nosing threshold algorithm is proposed based on the wavelet decomposition to dispose the signal which is collected from a running fiber optic gyro (FOG). The coefficients are obtained from the three-layer wavelet packet decomposition. By setting the high frequency part which is greater than wavelet packet threshold as zero, then reconstructing the nodes which have been filtered out noise and interruption, the soft threshold function is constructed by the coefficients of the third nodes. Compared wavelet packet de-noise with forced de-noising method, the proposed method is more effective. Simulation results show that the random drift compensation is enhanced by 13.1%, and reduces zero drift by 0.052 6°/h.     

矿山微震信号小波分析与研究

 针对目前人工信号识别技术和傅里叶变换在分析识别矿山微震信号时的局限性,提出Matlab小波工具箱分析方法。首先对矿山实际监测到的干扰矿震信号进行小波变换,对小波分解之后的矿震信号进行频谱分析,结果表明能够准确地观察到信号的突变点,确定矿震信号P波初到时,从而更加精确得出矿震震源的位置和能量大小;其次对受干扰矿震信号进行小波消噪,同时对小波分析的4种阈值降噪方法进行分析对比,发现无偏似然估计阈值效果最好,显示了小波分析的强大消噪功能。研究结果表明,小波分析具有良好的矿震信号识别效果和消噪能力,是矿震信号处理和分析的一种有效方法。     

自适应小波去噪算法及其在偏心补偿中的应用

针对液压自动厚度控制(AGC)系统中轧辊偏心信号的补偿问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪算法的补偿方法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应地确定小波分解的阈值,将去噪信号的信噪比作为性能指标,采用黄金分割法进行寻优,得到最优的阈值参数.仿真结果表明,该方法比原有的阈值去噪方法效果更佳,对液压AGC系统中轧辊的偏心信号具有良好的补偿效果.     

一种新的小波图像去噪方法

为了有效去除图像噪声,同时又能尽可能多的保留图像的边缘信息,文章提出了一种新的基于边缘检测的自适应阅值小波图像去噪方法。该方法将与边缘相关的小渡系数和与同性区域相关的小渡系数区别对待。将检测到的边缘点与非边缘点对应的小波系数,利用邻域相关性,分别采用不同的收缩因子进行收缩。实验仿真结果表明,与其它传统方法相比,本文方法不仅抑制噪声能力强,而且很好地保留了图像的边缘特征,具有更好的重建视觉效果。     

基于簇检测的地震数据脉冲噪声压制方法

地震记录中常伴有脉冲噪声干扰，严重影响地震数据分析的后续工作。这些噪声常表现为聚集状态，持续时间长，将其称之为脉冲噪声簇。使用中值滤波器进行脉冲噪声簇压制会大大损坏有效信号，而改进的决策中值滤波器不能有效的区分出脉冲噪声簇。因而，提出一种基于簇检测的脉冲噪声压制方法，首先使用长短时平均值比法（short-term average/long-term average, STA/LTA）对噪声进行判别和检测，然后进行同一脉冲噪声簇判别，以解决噪声的漏检问题，最后结合中值滤波器，自适应的伸缩滤波窗口对脉冲噪声簇进行滤波。合成和真实数据实例表明，相比于其他方法，本文方法可有效压制脉冲噪声簇，并使得有效信号损坏程度最小。