声表面波技术的应用

本文介绍声表面波技术(SAWT) 在航空航天系统和其它领域中的应用。文中叙述了声表面波技术的国内外发展状况、水平和应用情况。还介绍了各种常用声表面波器件、整机和系统工作原理、特点和应用价值。特别介绍了作者设计声表面波(SAW)单片发射机、声表面波单片接收机、声表面波单片应答机的思想。     

声表面波技术的应用(续)

本文介绍声表面波技术(SAWT)在航空航天系统和其它领域中的应用。文中叙述了声表面波技术的国内外发剧上况、水平和应用情况,还介绍了各种常用声表面波器件、整机和系统的工作原理、特点和应用价值。特别介绍了作者设计声表面波(SAW)单片发射机、声表面波单片接收机、声表面波单片应答机的思想。     

声表面波技术及其应用(续)

本文介绍声表面波技术(SAWT) 在航空航天系统和其它领域中的应用。文中叙述了声表面波技术的国内外发展状况、水平和应用情况。还介绍了各种常用声表面波器件、整机和系统工作原理、特点和应用价值。特别介绍了作者设计声表面波(SAW)单片发射机、声表面波单片接收机、声表面波单片应答机的思想。     

基于多小波的信号奇异性分析方法

多小波具有很强的信号处理能力，而信号的奇异性用于表征信号突变或是不规则变化性质，包含了信号的重要信息，研究多小波的信号奇异性分析方法有重要意义。基于此，分析多小波的信号处理能力和信号的奇异性特性。推导出多小波变换模极大值与信号奇异性之间相应的关系，并将其应用于图像处理。仿真实验结果表明，多小波变换能很好的刻画信号的奇异性特征。     

缓变信号奇异性的小波变换检测及其应用

按照信号的奇异性特征 ,本文将奇异信号分为剧变奇异信号和缓变奇异信号 ,前者有剧变或剧变的趋势 ,后者具有缓慢变化的趋势 .本文研究了缓变奇异信号与高阶导数之间的关系 ,讨论了利用小波变换理论来检测缓变奇异信号的奇异点位置 (或时刻 )的方法和步骤 ,最后将结论应用于仿真信号与地形变信号的分析.     

声表面波编码器及其在现代通信中的应用

本文论述了用声表面波(SAW)技术实现ASK和PSK编码调制的原理及其方法,并对SAW编码器在扩展频谱通信系统和现代电子自动识别系统中的应用作了较详细的介绍。     

基于小波变换的汽车轮加速度信号的特征提取

汽车的车轮加速度信号是汽车防抱死制动系统(ABS)的主要控制参数之一,因此车轮加速度信号处理是ABS控制能否成功的关键因素。利用信号的小波奇异性检测原理,可以识别出车轮"抱死—松开"的特征点,并能预测信号的发展趋势。仿真结果表明小波变换的方法是车轮加速度信号特征提取的有效方法,该方法能够很好地去除噪声,提取出真实的原始加速度信号。     

小波变换用于奇异性检测与小波类型选择的仿真

小波变换具有空间局部性,它能聚焦于信号的局部结构,因此用小波变换确定信号的奇异性位置更加有效。提出了一种新的奇异性检测方法,它包含两点:寻找小波变换模极大值在细尺度的坐标以确定奇异性发生的时间;通过小波变换模极大值的衰减计算Lipschitz指数,从而判断奇异的性质。在仿真实验的基础上验证了方法的可行性。并在仿真实验结果的基础上,总结出了小波类型选择的规律。     

声表面波微波频率合成器及其在电子对抗中的应用

声表面波微波频率合成器是近年来发展起来的一种高性能部件,由于其设计灵活,电路简单,体积小,频率捷变速度快,便于集成,已广泛地用于航空、航天、雷达和扩频通信等系统中。本文详细地论述了三种基本类型的SAW微波频率合成器的工作原理及其特点,并对各种SAW频率合成器的性能进行了分析,同时还提出了两种SAW频率合成器的优选方案。文章最后对SAW频率合成器在频率捷变雷达和FH扩频通信系统中的应用作了介绍。     

基于小波变换奇异信号检测的研究

奇异信号中的奇异点及不规则的突变部分经常携带有比较重要的信息 ,它是信号重要的特征之一。用李氏指数 (Lipschitz)来描述信号的局部奇异性。证明了小波变换确实能用来检测信号的局部奇异性。而利用小波变换模的局部极大值和信号奇异点之间的关系 ,同样可以对信号的局部奇异性进行分析 ,而且运算量较小。证明了小波变换模极大值能够检测信号奇异性 ;分析了奇异信号检测时小波基的选择的条件。最后给出实例分析的结论 :为了有效地检测奇异信号的各种奇异性特征 ,小波基消失矩必须具有足够的阶数     

Characteristics and realization of the second generation surface acoustic wave''s wavelet device

To overcome the bulk acoustic wave (BAW), the triple transit signals and the discontinuous frequency band in the first generation surface acoustic wave's (FGSAW's) wavelet device, the full transfer multistrip coupler (MSC) is applied to implement wavelet device, and a novel structure of the second generation surface acoustic wave's (SGSAW's) wavelet device is proposed. In the SGSAW's wavelet device, the BAW is separated and eliminated in different acoustic propagating tracks, and the triple transit signal is suppressed. For arbitrary wavelet scale device, the center frequency is three times the radius of frequency band, which ensures that the frequency band of the SGSAW's wavelet device is continuous, and avoids losing signals caused by the discontinuation of frequency band. Experimental result confirms that the BAW suppression, ripples in band, receiving loss and insertion loss of the SGSAW's wavelet device are remarkably improved compared with those of the FGSAW's wavelet device.     

基于小波变换和ANFIS模型的不规则海浪组合预报

利用小波变换对不规则海浪进行多尺度一维小波分解与重构,得到相对简单、规则的准周期分量信号,然后建立了各信号的多输入、单输出自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预报模型,最后对预报结果进行集成。基于Matlab语言的仿真结果表明,该方法不仅降低了预报的难度,而且具有较高的预报精确度。此方法亦可用于船舶横摇、纵摇、艏摇运动的预报。     

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.     

高频地波雷达有效波高反演的改进模型

从高频地波雷达回波谱中反演有效波高的Barrick模型是工程中实用性较强的模型,为了进一步提高有效波高的反演精度,提出了改进的三参数模型,在模型中增加了调节参数,以提高模型的拟合程度。将改进模型应用到了高频地波雷达有效波高的反演中,并与浮标数据进行了比对,二者的相关系数和均方根误差分别为0.81和0.42 m。同时,将改进模型与已有的模型进行了比较分析,结果表明所提出的改进模型对有效波高的反演结果较之已有模型有所改善。     

小波域模极大值的激光信号滤波方法研究

针对用传统滤波方法滤除激光陀螺随机噪声性能低的缺点,提出了一种基于波域的模极大值滤波方法。该算法利用小波变换模极大值滤波方法对激光陀螺零漂数据进行处理,获取模极大值点,通过交替投影算法重构信号,并采用Allan方差法对波效果进行定量分析。通过实验验证了该方法滤波效果优于基于时间序列模型的卡尔曼滤波方法,能有效减小随机误差,提高测量精度。     

基于小波处理的P码直捕及实现研究

相对于C/A码,GPS的P码信号不仅定位精度高,且具有很强的抗干扰和保密能力。由于P码信号具有多普勒频移大、码周期长以及码速率高等特点,给P码的直接捕获带来了很大的技术难度。提出了采用小波滤波进行辅助捕获的捕获策略。在辅助捕获阶段,通过小波处理,减低需处理数据的数据率,从而提高了搜索速度,经二维搜索估计出接收P码信号的相对时延和多普勒频率等先验信息。利用该先验信息指导同步跟踪电路对接收信号进行捕获、跟踪与同步,从而达到提高捕获速度、降低硬件资源消耗的目的。仿真结果证明了该辅助捕获策略的正确性。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

基于小波变换的故障诊断信号非平稳性分析

从工程角度,解释小波变换的实际含义,并将其与传统的傅里叶变换分析方法作比较,通过比较两种基函数的时频窗,显示小波变换在时域和频域都具有局部化特性,并且运用可调的柔性窗可对高频、低频信号分别采取不同的尺度进行分析,特别适合于分析奇异性强的机械故障诊断信号。以旋转机械轴振动信号为仿真分析对象,以Daubieches 5阶小波作为基小波,介绍了小波变换在故障诊断的信号非平稳性分析中的应用,并给出了奇异点检测和瞬态过程检测的仿真示例,体现了小波变换在故障诊断领域对非平稳信号的时域局部细节的刻划能力。     

基于奇异谱分解的水声信号降噪方法研究

通过对水声信号进行相空间重构,并对重构后的轨迹矩阵进行奇异值分解,得到表征信号能量和噪声强度的奇异谱。对奇异谱进行分析,得到反映噪声强度的噪声平台。对于那些大于噪声平台的特征值,它们具有较大的方差,对应较大的信噪比。利用具有较大方差特征值对应的特征矢量重构状态空间,也就等效于得到了具有较大信噪比改善的重构。通过对3类多个样本的实际水声信号采用奇异值分解进行降噪处理,得到了较为满意的降噪效果,降噪后的信号波形基本上消除了噪声干扰,为水声信号的进一步处理奠定了基础。     

基于小波窗口的模极大值去噪算法

在相关去噪和模极大值去噪的基础上,提出了一种基于小波窗口相关的模极大值去噪算法.即先用小波窗口相关法时最大尺度的小波系数进行预处理,再用模极大值法去除各层系数的噪声.该算法不仅克服了通常相关去噪算法中小渡系数对偏移敏感的缺点,避免了阙值选择受噪声影响的问题,同时,它也解决了模极大值算法中由于小尺度上噪声影响较大而造成的对信号小波系数定位不准的问题,减少了模极大值法的累积误差.仿真实验验证了新方法的有效性,特别是信噪比较低时,该方法的效果尤为显著.