基于小波自适应阈值方法的探地雷达去噪

探地雷达在实际使用过程中会被各种噪音信号干扰，针对这一问题，本文提出一种基于小波自适应阈值算法的探地雷达信号处理方法。常规小波阈值算法处理探地雷达B-scan图像时因处理前后的小波系数有所差异，可能导致图像失真。为了使目标信号更加明确，并消除噪音等干扰，通过对小波阈值的选取方式和阈值函数进行改进，使用小波变换的不同层数的子带长度确定阈值，实现阈值自适应准确量化。实验结果表明该方法相对传统小波阈值算法更加适用于探地雷达信号处理，自适应阈值函数拥有更好的良好连续性和稳定性，进一步提高了去除直达波和降噪效果，更好的保存了目标图像的细节。与其他方法对比结果表明，本文提出的算法提高了峰值信噪比，降低了图像熵。可见该方法在探地雷达实际使用情况下有一定的应用价值。     

潜艇隐身技术的发展方向探析

现代潜艇隐身是一个综合概念，可分为声隐身、热隐身、光隐身、战术隐身等方面。文中对现代主要潜艇隐身技术进行了分析，在此基础上概括总结出加快潜艇隐身发展和提高潜艇隐身效果的五个重点发展方向。     

基于LabVIEW和生理电信号的综合实验设计

脑电及心电等生理实时电信号对于异常情绪疾病监测及病理诊断具有重要价值，基于此，该文设计了基于LabVIEW的生理电信号处理实验范式.实验采用综合性模块设计，界面简洁，可实现生理电信号的小波降噪处理、脑电节律提取、心电R波节律检测等功能.实验内容涉及机器学习、自动检测技术、生物医学等课程，有助于提高学生自主学习能力、知识整合能力与创新实践能力.     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

深度学习重建算法在肠系膜上动脉CT血管成像中的应用评估

目的:评估深度学习图像重建算法在肠系膜上动脉CT血管成像(CTA)图像中的应用价值。方法:回顾性纳入40例患者肠系膜上动脉CTA的原始数据，利用滤波反投影重建(FBP)、自适应统计迭代重建(ASIR)30%、ASIR 60%、深度学习图像重建(DLIR)-L、DLIR-M、DLIR-H共6种算法重建图像，测量并分析肠系膜上动脉的CT值、SD值和信噪比，两位放射科医生进行主观图像评价。结果:6种算法重建图像CT值、噪声、信噪比和主观图像质量评分间差异有统计学意义(P<0.001),DLIR-H,DLIR-M、ASIR60%、DLIR-L、ASIR30%、FBP图像噪声依次增加，信噪比依次降低；3种DLIR的CT值无明显差异，但DLIR的CT值高于FBP和ASIR;主观评分显示DLIR重建图像血管锐利度增强。结论:DLIR改善了肠系膜上动脉CTA的图像质量，并且能提高血管锐利度，但也存在改变原始信息的风险。     

极限学习机及其在质子交换膜燃料电池参数辨识中的应用

为对质子交换膜燃料电池(PEMFC)进行精确建模，需要准确辨识PEMFC中的未知参数.然而，PEMFC的参数辨识是一个多变量、多峰值和强耦合的非线性优化问题，传统的参数辨识方法往往得不到满意的结果.此外，不同运行条件下产生的噪声会阻碍启发式算法(MhAs)获取精确的参数.针对该问题，提出一种基于极限学习机(ELM)的MhAs策略——ELM-MhAs,以实现PEMFC的参数辨识.利用ELM对数据进行训练以降低或消除噪声，为MhAs提供更为准确可靠的适应度函数，从而保证MhAs对PEMFC参数的精确辨识.为验证该策略的可行性和有效性，在低温、低相对湿度和高温、高相对湿度两种条件下，分别对25组电压-电流数据进行不降噪、贝叶斯正则神经网络(BRNN)降噪以及ELM降噪处理，随后对比不同数据中6种MhAs和列文伯格-马夸尔特反向传播法的参数辨识结果.实验结果表明，与不降噪和BRNN降噪处理相比，应用ELM能够显著减少数据噪声对实验数据的影响，从而有效提高MhAs的参数辨识精度.     

基于非稳态模拟的SAE车模气动减阻降噪研究

以20°后背倾角阶梯背式SAE（Society of Automotive Engineers）模型为参考模型，基于改进延迟分离涡模拟（Improved Detached Eddy Simulation， IDDES）湍流模型，研究了分别在车模后倾斜面顶部和尾部添加涡发生器 （Vortex Generators， VGS）和沟槽（Riblets， RTS）时的非稳态流场结构，分析了两种被动减阻装置的减阻机制.同时通过提取流场声源信息，利用计算气动声学方法（Computational Aeroacoustics， CAA）和Ffowcs Williams-Hawkings（FW-H）方程对汽车噪声进行分析，研究了两种附加装置的声学特性.结果表明，两种附加装置减小了尾部涡结构强度，降低了气动阻力，同时降低了脉动压力，不仅实现了减阻还具有降噪的效果.减阻率分别为2.41%、2.76%，总声压级最大降低值分别为9.55 dB、5.46 dB.     

IVMD降噪下的磁梯度张量系统集成校准方法

磁梯度张量系统（MGTS）经过校准能够减小传感器系统误差、阵列非对准误差和载体磁干扰误差，但磁测信号常受到环境电磁场、地磁脉冲信号等噪声的干扰，使得系统校准精度受限。为此，提出了在独立变分模态分解（IVMD）降噪下的MGTS集成校准方法。首先，进行旋转采样获得足量磁场矢量信号，并合成为总场强度和方向信号以避免降噪失真；然后，利用谱循环相关系数对信号进行端点延拓以抑制端点效应，对合成信号进行变分模态分解（VMD），并对主分量进行核独立成分分析（KICA），进一步消除噪声和模态混叠；最后，利用集成补偿和旋转对准（ICRA）方法的一步校准系统，消除系统误差、非对准误差和硬软磁干扰的影响。实测表明，相较于ICRA直接校准，该方法在室内电场环境中将张量分量均方根误差（RMSE）由近100 nT/m约束在5.6 nT/m内；在磁性目标定位实验中，定位距离均方根误差由0.157 m减小至0.066 m。