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。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

基于移不变二维混合变换的机场雷达噪声抑制

机场跑道异物(foreign object debris, FOD)检测对飞行器的安全起降有着非常重要的意义,而机场跑道异物检测的一个关键环节是很好地抑制机场雷达图像的噪声,因此提出一种基于距离时间维的移不变混合变换以抑制机场雷达图像的噪声。首先,在雷达成像时进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和维纳滤波滤除距离维上的噪声。然后,在雷达成像时进行超分析离散小波变换(hyperanalytic wavelet transform, HWT)自适应滤波去除时间维上的噪声。与传统的成像后去噪算法相比,本文的算法可以有效地去除机场雷达图像噪声,显著地改善图像的视觉效果。最重要的是该算法具有很强的实时性,可以很好地应用到工程实践中。     

一种基于小波包变换的反辐射导弹检测技术

针对雷达回波中的载机为单频信号且占主导地位,而导弹为宽带调频信号,应用正交小波包变换可以分离不同频带的回波信号的特点,提出了一种应用小波包变换检测反辐射导弹(ARM)的方法。其中小波包系数反映信号在相应频段的能量分布,依据小波包能量进行自适应阈值处理,小波包重构后即可有效抑制回波中的强载机分量。仿真显示,这种方法能够将微弱的ARM信号有效地检测出来。     

基于lk范数正则化的实信号去噪方法

针对实信号去噪问题 ,系统研究了基于lk 范数正则化的去噪方法。在研究和借鉴Tikhonov正则化参数选择方法的基础上 ,给出了基于lk 范数正则化中最优正则化参数的自动选择方法 ,同时给出了正则化方法求解的迭代算法。理论分析和仿真计算结果表明 ,该方法对于加性噪声有较好的抑制能力 ,同时能够有效地保护信号中的重要特征。     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

常见低截获概率雷达信号调制参数估计研究

研究了线性调频信号、相位编码信号的调制参数识别问题。解线调方法估计线调频参数精度不高,提出了频谱细化与解线调结合的改进方法,该方法计算量较小,精度很高。给出了加性高斯白噪声中相位编码信号的编码规律识别方法。利用估计出的载频对原信号进行解调得到基带信号,根据基带编码信号逐段光滑特点,提出通过正交小波分解估计码元宽度和阈值降噪,并对一个码元内的一阶非相邻相位差分进行滑动平均,消除了阈值滤波引入的“类吉布斯”现象,提高了低信噪比下编码规律识别的正确概率。     

一种基于DSP+FPGA的陀螺控制方法

针对在陀螺控制过程中陀螺基准信号频率和相位角测量不准确,从而导致陀螺控制过程中定位不准确,产生漂移的难题,研究了一种基于DSP FPGA的陀螺控制方法。利用FPGA进行基准信号频率和相位的测量可得到精确的测量量,而通过DSP和FPGA进行数据交换,在DSP中解算陀螺基准信号的频率和相位角以及进动信号,具有高速、实时及算法可升级等特性。实验表明,该方法能够快速、稳定引导陀螺跟踪目标,并且定位准确,不产生漂移。     

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。     

基于对称小波变换的多层系数乘积去噪算法

为了有效地去除信号中的噪声,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法.该算法利用时称小渡能够反映信号突变位置的特点,把相邻的两层细节系数相乘得到模极大值,再加以阈值化和归一化,然后与低层的细节系数相乘,得到降噪的细节系数,重构后得到去噪信号.给出了应用该算法的具体步骤,并且通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

Filtering of long-term dependent fractal noise in fiber optic gyroscope

Stochastic noises of fiber optic gyroscope (FOG) mainly contain white noise and fractal noise whose long-term dependent component causes FOG a rather slow drift. In order to eliminate this component, a two-step filtering methodology is proposed.Firstly, fractional differencing (FD) method is introduced to transform fractal noise into fractional white noise based on the estimation of Hurst exponent for long-term dependent fractal process, which together with the existing white noise make up of a generalized white noise. Further, an improved denoising algorithm of wavelet maxima is developed to suppress the generalized white noise. Experimental results show that the basic noise terms of FOG greatly decrease, and especially the slow drift is restrained effectively. The proposed methodology provides a promising approach for filtering long-term dependent fractal noise.     

基于提升静态小波变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了基于提升静态小波变换的自适应消噪方法,它首先根据DWT的提升方法,得到SWT的提升和对偶提升实现方法,然后通过SWT的提升方法将信号分解为多个子带,利用引入更多动量因子的权系数的迭代公式进行自适应匹配.并对匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

小波包子带频域矩和遗传算法的图像隐写分析

针对现有典型的通用隐写分析方法提取特征时多数对图像进行正交小波分解中的不足,提出了一种新的利用小波包分解和遗传算法的高效的隐写检测方案.首先对原灰度图像及其预测误差图像运用小波包分解生成多个子带,提取各子带系数的直方图特征函数多阶矩作为特征,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征选择方案.针对Outguess、F5、MB1隐密图像与载体图所组成的混合图像库上的仿真实验结果表明:该方法比现有的隐写分析方法,平均检测率提高了约1%-17.8%.     

一种新的基于小波对比度的图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义。基于新的对比度的融合过程,选择系数时针对融合图像的视觉重要性,而不是孤立地在单幅源图像上计算的视觉重要性,因而对于融合图像更加有意义。图像融合过程采用了"选择"和"加权平均"混合的系数选择规则,在充分保留显著图像细节信息的前提下,进一步增强了算法的稳定性。仿真结果及客观分析表明,基于改进小波对比度的图像融合算法能具有明显的提高。     

声表面波式小波器件对奇异性信号的研究

在研究声表面波式Morlet小波器件具有进行小波变换、消除白噪声和奇异性信号识别功能的基础上 ,将该器件用于对奇异性信号的提取和分析。通过某一航空发动机的故障实例说明了这种器件不仅可以对工业环境噪声、传输和中间处理单元造成的干扰信号进行滤波 ,有效地提高分析信号的信噪比 ,而且也实现了对故障信号的连续小波变换 ,最终完成了对奇异性信号的提取和识别。     

小波图像编码技术的改进算法

针对多级树集合划分编码算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)存在集合分割复杂,占用内存空间大的不足,提出了一种改进的新算法。该算法简化了分割排序策略,加入了幅值精细编码,在一定程度上克服了SPIHT图像编码算法的不足。实验结果表明,改进算法提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图像复原的质量,是一种有效的图像压缩方法。     

基于小波包的M元多载波扩频系统研究

将小波包理论与M元扩频技术相结合,提出基于小波包的M元多载波扩频系统可以在有限带宽内取得更高的信息传输速率。同时,由于小波包函数的优良性质,该系统可以很好地克服多径信道对性能的影响。仿真结果表明,与基于DFT的M元多载波扩频系统相比,在多径信道下,该系统有较大的性能优势。     

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。     

小波分析与Fisher判别法相结合的数字水印算法

提出了在彩色图像的小波变换域中实现数字水印的一种算法。该算法能很好地保证水印图像与原始图像具有相似的视觉效果,而且在用Fisher判别法实现水印盲复原时能准确地抽取水印信号。最后通过实验测试验证了该算法的鲁棒性。     

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。