光纤陀螺自适应阈值滤波新方法

通过Lipschitz指数分析不同分解尺度上信号与噪声对应的小波系数变化情况和光纤陀螺输出信号模型,研究了一种新的基于离散小波变换的自适应滤波方法. 该方法可根据光纤陀螺输出信号的能级自动调整小波系数在不同尺度上的阈值. 构造了一种新的阈值函数,用一个多项式来削弱低于阈值的小波系数,能最大限度地保留真实信息. 与软硬阈值函数相比,对于不同信噪比的信号均表现出较好的性能. 仿真实验表明,与传统固定阈值滤波相比,新算法能更好地去除噪声,改进光纤陀螺的零偏稳定性和随机游走等技术指标.     

滤波角速率输入的圆锥误差补偿

为了提高光纤陀螺捷联惯性导航系统精度,提出了滤波角速率输入的圆锥误差补偿方法。根据滤波前后物理量圆锥效应的不同,分析滤波圆锥误差准则,并依据滤波角速率求取滤波角增量的算法,推导了滤波角速率输入的捷联惯性导航系统圆锥误差补偿中的误差补偿系数和误差主项。结合光纤陀螺特性的对比仿真结果表明,滤波角速率输入圆锥误差补偿算法精度比传统姿态算法精度高2～3个数量级。滤波角速率输入圆锥误差补偿算法更贴近工程,对提高角速率陀螺构建的捷联惯性系统精度具有重要理论和工程意义。     

脉动流条件下涡街信号瞬时频率的估计

研究脉动流条件下涡街信号的模型,提出频率测量的新方法.利用基于ⅡR滤波器组的小波变换,对信号进行二进制分解.根据实时性要求,提出基于ⅡR滤波器组的递归小波分解算法.对分解后的涡街信号进行Hilbert变换,估计出瞬时频率.仿真结果表明,该方法计算精度高、实时性好,可以准确反映脉动流条件下涡街信号的频率特征.     

光纤陀螺捷联惯导系统改进航姿算法应用

捷联惯导系统一般采用旋转矢量姿态算法来消除圆锥误差的影响,从而提高姿态解算精度. 该文针对不同精度等级的角速率输出光纤陀螺,采用适合工程实现的低阶旋转矢量姿态算法,在多种不同程度的经典圆锥运动下进行了一系列仿真测试,确定了多子样旋转矢量算法在多种典型工程环境中的最优子样数,并在高性能微型数字信号处理器(digital signal processor, DSP)导航计算机上对旋转矢量姿态算法进行了试验,得到了理想的效果.     

光纤陀螺随机漂移的建模与实时滤波方法

光纤陀螺的随机漂移具有非平稳和非零均值的特点,传统时间序列分析法必须对原始数据进行预处理后再进行建模,无法满足在线建模的要求。针对这一问题,采用差分自回归移动平均模型和递推最小二乘法相结合的方法对光纤陀螺的随机漂移构建动态模型,再通过基于该模型的无迹卡尔曼滤波算法对随机漂移实时滤波,并与自适应卡尔曼滤波进行实验对比。实验结果表明,该方法具有较高的滤波精度,能更有效地抑制光纤陀螺的随机漂移。     

光纤陀螺的离散动态温度模型

光纤陀螺漂移的温度模型可分为静态温度模型和动态温度模型。通过控制温控箱的温度变化率,对光纤陀螺进行温度实验,建立其漂移的静态、动态温度模型,以研究温度、温度变化率和温度梯度对光纤陀螺漂移的影响。研究结果表明,温度变化率和温度梯度对光纤陀螺漂移的影响不容忽视;考虑了温度和温度变化率（或温度梯度）的动态模型的补偿精度比单纯考虑温度的静态模型提高了50％。因此在对光纤陀螺建立温度模型时,应该建立动态温度模型,以取得较好的补偿效果。     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

基于FFT算法的低频信号失真度测量装置优化设计

总谐波失真（THD）是运算放大器、功率放大器等器件的主要衡量参数之一．设计以TMDSSK3358开发板为硬件基础,以FFT算法为核心的高精度快速信号失真度测量装置．传统的模拟测量法不仅硬件设计复杂,且性能受限于滤波器．该设计利用AD转换实现模拟信号与单片机可接收的数字信号转换,采用FFT（快速傅里叶变换）实现信号的时频转换,通过获得幅频信息进而得到各个谐波的功率,最后所测的THD值通过TMDSSK3358开发板上的液晶屏模块显示．测量结果表明,该设计在频率为1kHz时测量精度误差小于0.05%,失真度测量与显示用时不超过10s．与传统的信号失真度测量装置对比,在简化硬件复杂度时,速度更快、精度更高,为FFT算法应用于失真度测量提高新的研究思路．     

基于小波奇异性的结构故障检测

提出了一种新的基于小波奇异性的结构故障检测方法.通过对传感器检测信号进行二进离散小波变换,采用模极大值算法对信号进行去噪滤波,同时根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测与定位.该方法可有效抑制噪声对残差信号的影响,提高故障检测的鲁棒性.最后,针对歼击机的结构故障进行了仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性。     

基于波动法的斜拉桥索力测试研究

针对实际测量中正弦脉冲激励下产生的应力波含噪声大,走时时差难以分辨的问题,根据小波变换下有效信号和随机噪声在多尺度空间中模极大值不同的传播特性,采用近似对称的sym3小波对含噪信号图进行分解,每一层的小波分解系数用不同的软阈值处理.经过修正后的小波系数重构得到的信号图能够消去大部分噪声,清晰地反映入射波和反射波之间的时差.     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

各向异性双树复小波包变换

基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1～1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。     

小波变换应用于信号去噪研究

分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，通过计算机仿真结果表明有效可行。     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

一种新的基于扩散方程的图像平滑方法

针对退化扩散方程在对图像平滑时,奇异点容易被破坏,引入了小波变换模极大值表示,提出了由小波变换模M(s,x,y)决定扩散速度的图像平滑方法.该方法在图像奇异点的位置使平滑速度趋于零;在图像的光滑区域扩散速度由小波变换模决定;在灰度变化不大的区域,采用各向同性扩散.该方法克服了退化方程对图像奇异点的模糊现象,兼顾了去噪和保边界.实验证明该方法优于其他的方法.     

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。