基于小波域多尺度积的心音去噪方法

介绍了一种新的心音去噪方法,利用小波域多尺度积的方法定位第1、第2心音在各个心音周期的位置,并利用其持续时间估计有用信号及噪声,达到去噪的效果,避免了通过ECG-Gating在时域提取噪声时的误差.比较信号在处理前后各个频段的频谱变化,结果表明,该方法不仅在效果上比已有方法更好,在计算上也更为便利.     

PRONY算法在短(窄)脉冲分析中的应用

为了解决信号分析中的去除噪声问题,准确地或较好地恢复原信号,在分析周期信号的基础上,提出了一种基于PRONY 模型的周期信号分析法.通过对周期短(窄)脉冲包括噪声及非整数倍周期的算例分析,结果表明,PRONY法可以准确估计信号中各分量的振幅、频率、相位,利用这些参数较好地拟合出原波形,并抑制一定的噪声.该方法弥补了经典谱估计无法分析非整数倍谐波和没有噪声抑制功能的缺点.     

一种基于自相关估计的水声直扩信号检测方法

利用直接序列扩频信号的自相关特性,提出了一种直扩信号相关峰累积检测方法.理论上分析了直扩信号的自相关特性,可知在伪码周期整数倍处可能会出现峰值,利用这些相关峰及其倍数关系可以对直扩信号进行判别.但由于信元信号与噪声的影响,这一系列相关峰并非连续稳定出现.在低载噪比时,一些自相关峰淹没在噪声中,直接对其检测比较困难.利用相关峰出现的周期关系,设计了相关峰累积检测器.该检测器不仅可以实现自动检验,而且可适用于低载噪比情况,具有实际应用价值.计算机仿真结果和海试数据都验证了该方法的可行性与实用性.     

响度特征量化的改进算法

为提取噪声信号的响度特征,研究Zwicker响度计算模型中安静状况下听阈对应的激励、被计算声音对应的激励和参考声强对应的激励3个参数参与运算的方式,引入等响曲线上24个临界频带中心频率对应的听阈声强级,提出了通过求取噪声信号的能量,计算噪声信号各临界频带的特性响度值的响度计算改进算法。利用这一算法可方便地计算噪声信号不同临界频带的响度值,这些特性响度值可组成一个24维响度特征矢量,以应用于信号分析、模式识别等。通过水声目标的模式识别实验,验证了这一信号响度特征量化改进算法的有效性和实用性。     

谐波小波及其时频剖面图在旋转机械诊断中的应用

分析了谐波小波的定义、特点,以及用谐波小波时频图、等高线图表示谐波波分解结果的方法。分析结果表明,这两种方法虽然可以直观表示信号的时频能量分布以及无噪声信号中的微弱奇异成分,但当信号中存在噪声时,用这些方法将难以检测信号的奇异性,因而它们在工程实际中几乎是没有用的。提出了谐波小波时频剖面图（Ｔｉｍｅ－Ｆｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｐｌｏｔ,即ＴＦＰＰ）方法,利用该方法可以检测含噪声信号的微     

一种基于改进替代数据法的图形化混沌判据

替代数据法是非线性系统分析的一种有效方法. 该方法不能直接判断信号是否处于混沌状态,而是基于排除法思路,提高混沌识别的置信度. 文中引入一种针对类周期信号混沌识别的伪周期替代数据法,在数值实验中发现了该算法的3个缺陷:一是相空间重构在实际信号分析中效果不佳;二是替代数据直线化;三是检验统计量容错性较差. 针对这些问题分别提出了改进方法. 使用改进算法对不同类别信号（包括由Logistic模型产生的周期信号和混沌信号以及其它典型混沌信号等）进行数据实验. 发现所有混沌信号在各噪声半径下的复杂度都呈线性增长趋势;而周期信号在噪声半径小于0.1时,复杂度的取值保持平稳,噪声半径大于0.1时,复杂度取值开始单调增长. 对数据实验的结果分析表明:在各噪声半径下复杂度的线性增长趋势是混沌信号的共同特征,可作为一种有效的图形化混沌判据.     

一种用能量谱去噪声计算声传播损失的方法

利用常规声传播损失方法计算实测水声场信号时,发现在低信噪比下计算得到的声传播损失存在较大误差.因此,利用能量谱去噪声原理,改进了常规声传播损失的计算方法,并比较分析了2种方法的结果.研究结果表明:当海洋环境条件较复杂、不易区分干扰源时,或者在低信噪比下的远程水声传播中,采用改进的声传播损失计算方法能够较好地抑制噪声、有效地提取信号能量和提高信噪比.     

Duffing振子的两种检测微弱信号的方法及区别

分析了Duffing振子的混沌运动特征，阐述了两种检测微弱信号的方法：一是利用该振子对与参考信号角频差较小的周期小信号的敏感性、对白噪声及参考信号角频差较大的周期的免疫力来检测微弱信号，二是通过改变噪声强度或调节系统本身的参数产生随机共振来提取微弱信号。对两种方法的机理进行了比较，指出了二者的区别。     

基于同步挤压S变换的探地雷达信号消噪方法

为提高对探地雷达低幅度有用信号的识别效果,提出了基于同步挤压S变换的消噪方法.首先将含噪声信号进行S变换,并计算出信号的瞬时频率,再将信号的时频能量进行重新集中,从而获得高分辨率的压缩时频谱.然后根据噪声出现的时间和频率,设计相应的二维滤波器在时频域对信号进行消噪.在消除噪声能量后,再进行反变换得到有用信号.由于在压缩时频谱上可以更好地区分有用信号和噪声,消噪时有效信号的能量可以被尽可能多地保留下来.仿真信号和探地雷达实际信号的处理结果表明,利用同步挤压S变换在时频域进行消噪能够取得很好的效果.     

河口底边界层湍流信号的噪声干扰实验

基于河口底边界层实测湍流资料,选取了高斯白噪声、线性趋势项和周期项3种不同类型的噪声,讨论了各种噪声对湍流信号的影响。结果表明:①3种类型的噪声对湍流信号的概率分布影响不大,但对能谱曲线有较显著的影响。其中,白噪声对能谱值的影响最大,趋势项对能谱值的影响不明显,周期项仅对特定频率的能谱值有影响。②对于湍流强度、脉动能量和湍动能耗散率这3个湍流特征参数,白噪声和周期项对3种参数均有影响,而趋势项仅对湍强和脉动能量有影响。当湍流信号叠加上3种类型的噪声后,会使湍流特征参数有增大的趋势。     

线性滤波器的信噪比最佳输出

本文提出了一种新的计算线性滤波器输出信器嗓比的方法,经验证,对根据不同准则导出的两种广泛应用的滤波器,其输出信嗓比均能得到改善。     

基于单边自相关线性预测噪声中汉语语音识别

对含噪语音在自相关域上进行处理,以其自相关函数值为参数进行端点检测,以基于单边自相关序列的LPC倒谱系数作为语音的特征参数进行语音识别,实验表明：这种方法较好地消除了噪声对语音信号的干扰,并获得了较高的识别率。在信号的信噪比低而自相关性又强时,此法能体现出不同一般的优势,为实际应用提供了可能。     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

微电机噪声信号的小波包分析与故障检测

电机运转噪声中包含了电机状态的信息,分析了微电机的噪声源及噪声信号特征,基于最优小波包基和Donoho软阈值消噪方法对一组微电机标准信号和故障信号进行了消噪处理,比较低频信号成分的功率谱得出故障特征频率,从而确定电机故障,结果表明该方法能有效实现对电机的故障检测.     

用于电光测量的电流放大器及其噪声测量方法

分析在微弱电流信号放大过程中由放大电路自身带来的各类噪声及其在电路输出端所产生的影响．用正弦波发生器法辅以锁相放大器（LIA）实现对放大电路噪声因子NF值的测量,进而判定各类放大器的最佳工作区间．     

一种基于优化阈值函数的EEMD改进降噪方法

以提高降噪效果为目的,提出了一种基于白噪声分解特性的EEMD优化阈值降噪方法。避免了小波分解时选择合适小波基函数的困难,具有自适应性,同时,也可以有效地避免频率混叠问题。方法从能量密度和对应平均周期乘积的变化率出发,提出了“跳变点”和“奇异点”的选择原则,并利用优化阈值函数对“跳变点”和“奇异点”对应的IMF分量进行量化处理,然后通过对处理后的IMF分量重构得到降噪信号。最后用仿真信号进行试验,证明本方法的有效性和优越性。     

双模压缩光双曲线定位方案设计与分析

采用无线电信号的双曲定位方法由于受到其信号功率与带宽的制约,其定位精度存在着不可逾越的上限,且易受干扰、测量距离有限等问题日趋显现,而采用量子纠缠信号作为测量信号,可以突破经典无线电信号体制的限制,大大提高定位精度与保密性,实现具有超高精度、远距离、强抗噪抗干扰性等优点的量子定位。就此提出一种基于双模压缩光与Bell态直接探测的双曲线定位方案,使用双模压缩光作为发射信号,在目标接收端使用Bell态直接探测系统对两路纠缠光进行检测并对其中一路光束进行延迟,而后提取其正交分量的关联噪声,取关联噪声的最小值时对应的延迟时间作为两光束的完全量子关联时刻,即为两纠缠光的波达时间差,通过时间差的测定可以转换得到距离差,得到1组双曲线,另选2个基点重复上述过程可得第2组双曲线,从而实现定位。通过理论推算与一定假设条件下的仿真分析,给出理论上能达到的定位精度与误差范围。     

基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理

应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。     

GPS信号载噪比估计算法的研究

为了分析和估计载噪比,基于统一的GPS信号和噪声表达式,对两种经典估计算法VSM和PRM的原理进行了推导,并分析了PRM算法的参数M的设定依据。在此基础上,提出了一种新的估计算法MVM。分析了导航位跳变对上述3种算法估计结果的影响,并改进了其中的PRM算法,提高了其抗导航位跳变的能力。最后结合实验结果,在算法准确性和稳定性方面,对以上3种算法做了对比分析。