信号特征分析的一种新方法

信号特征分析是地球物理勘探中模式识别的关键，小波分析方法对局部信号进行分析优于付氏变换，将该方法用于声波测井和地震勘探的信号分解，在一系列频段上重新表示信号，突出其重要特征，从而为超声信号和地震信号特征分析提供一种实用方法，文中给出理论分析和分析实例。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理，利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ12V190B型柴油机缸盖振动信号的分析中，用非爆发段信号作为待消信号，对原信号进行了对消，抑帛了噪声及其他信号，突出了有效信号。     

基于状态机的里程计信号滤波方法

提出并实现了一种基于状态机的里程计信号数字滤波方法。该数字滤波方法以FPGA为硬件基础，对经过阻容滤波和光电耦合器隔离后的里程计信号，进行毛刺信号的检测和滤除；分析了里程计信号存在多次振荡时可能造成亚稳态的原因，针对此情况给出了对亚稳态异常情况的处理方法；给出了滤波状态机的详细设计方法。在仿真环境和试验室环境下，使用方波信号、脉冲信号、三角波信号和高斯信号等对滤波效果和亚稳态异常处理措施进行仿真和测试，结果表明该数字滤波方法可以有效滤除干扰信号、计数结果准确；应用该数字滤波方法的某车载系统进行了跑车实测，结果满足系统要求，证明该方法具备工程上的可行性。     

漏磁探伤中多路缺陷信号的滑环传送方法

多路信号经滑环传送效果关系到各种检测设备的性能，是无损检测（ＮＤＴ）行业着力解决的课题。以漏磁探伤旋转探头内至少有１６路传感器通道为例，首先对多路缺陷信号进行分析，然后研究一种基于“时分复用”原理，将多路信号归为一路，再用滑环同时传送信号和各种电源，最后还原为多路信号的传送方法。将该方法与普通滑环传送多路信号方法的性能和运行结果进行对比，说明该方法的优越性，是滑环传送多路信号较为理想的一种方法。     

关于调幅解调电路的探讨

本文讨论了一种新的调幅信号的解调方法，即不需要载波信号，将调幅信号进行平方后，再将它滤波分频等，最后解调出调制信号。并且详细给出了此种解调方法的原理图和仿真结果。证明了此种方法对单音频调制信号的解调实现起来简捷可靠。     

信号特征分析的一种新方法

信号特征分析是地球物理勘探中模式识别的关键。小波分析方法对局部信号进行分析优于付氏变换。将该方法用于声波测井和地震勘探的信号分解，在一系列频段上重新表示信号，突出其重要特征，从而为超声信号和地震信号特征分析提供一种实用方法。文中给出理论分析和分析实例。     

二维非平稳信号的小波谱均衡分析方法

小波变换对信号的分时分频的精细表达和多分辨率的全面把握，使我们能更深入地认识信号和噪声的特性，便于基于小波域进行更有效的高分辩率的处理工作；而谱均衡处理技术是提高信号纵向分辨率的有效方法．本文结合上述两种处理手段，提出了一种小波谱均衡方法：先将二维非平稳信号进行小波分频处理，得到不同尺度的信号；然后将各尺度上的信号分别进行谱均衡处理，再将经谱均衡处理的不同尺度信号进行重建，从而得到高分辨率信号．利用小波谱均衡进行实际信号处理，处理结果表明该方法的处理效果要好于常规的谱均衡方法，它既能提高二维非平稳信号的纵向分辨率，同时又能保持原信号的固有特征．     

在超声检测中利用小波分析降噪并提取伤信号

利用小波和幅度阈值与宽度阈值联合识别定量的方法，对火箭发动机药柱内部缺陷的超声信号进行降噪处理，同时提取缺陷信号。经实验验证，所提出的降噪和缺陷信号提取方法能有效地降低高频噪声的干扰，并正确地提取出缺陷信号。     

利用小波变换分析心音信号

心音信号可以用于诊断一些心脏瓣膜和心肌的疾病，心音信号是一种非平稳信号，而小波变换中数字信号处理技术适合于分析非平稳信号。文章阐述了一种利用小波变换分析心音信号的方法。通过对计算机模拟的心音信号的分析实验，分析利用小波变换可以有效地分析心音信号，从而为利用心音信号诊断心脏疾病提供了一种新的方法。     

双声道心音信号的欠定盲分离方法的研究

基于两路人体心声信号的专用检测平台,提出了一种针对双声道心音信号的欠定盲分离方法。首先对数据点进行频域聚类计算,利用观测信号中稀疏信号所表现出的特征对源信号个数进行分析,以实现对混叠矩阵的估计;然后根据观测信号的散列图分离出其中一路或多路源信号,从而使观测信号变为适定或者超定;最后用现有的适定或者超定盲分离方法分离剩余源信号。分别对一组人工混合信号和实际检测的双声道心声信号进行欠定盲分离实验,验证了本方法的有效性和可行性。     

基于ANN与ES混合系统的银行贷款风险预警研究

鉴于银行贷款风险预警信号通常包括有关财务状况信号与非财务状况因素信号，即既具有可量化也有非量化信号的特点，这里尝试运用人工智能技术，基于人工神经网络（ANN）和专家系统（亦称基于知识系统KBS）的混合系统进行贷款风险预警研究。对于有关财务状况预警信号采用前向三层BP神经网络建立财务预警模式。对于BP网络的输出，把它同非财务因素信号一起直接输入专家系统。最后将由专家系统作出风险预警的最终建议。文中在对财务预警BP神经网络进行实验设计基础上再整合到经过结构化的KBS原型系统。     

一种基于ICA的机械缺陷超声信号提取方法

针对强噪声背景下缺陷超声回波信号检测的问题,利用了基于独立分量分析的方法进行缺陷信号的提取。该方法首先对观测信号进行JADE分解,得出多导独立分量,再根据赫斯特指数,分离缺陷信号和噪声信号。通过对仿真和实测缺陷超声信号的去噪实验研究,结果表明,与小波去噪方法相比,ICA去噪方法能够得到很好的信噪比,有利于强噪声背景下缺陷的去噪处理及微弱信号的提取。     

日光温室自动喷灌系统的电路设计

根据大棚蔬菜的生长特点，利用土壤湿度传感器接收到需要灌溉的信号，把这个信号通过施密特触发器、单稳态触发器进行放大处理后，一方面给显示电路进行灌溉显示．另外一方面输出给执行电路，对大棚蔬菜进行喷灌．从而真正实现大棚蔬菜的按需、按时、按量的自动喷灌．     

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.     

基于BPR技术的纱线张力信号去噪研究

讨论了纱线拉伸张力信号的平滑算法。三阶平滑B-样条函数插值算法应用于低信噪比的纱线张力信号滤波取得了良好滤波效果,纱线断裂点校正（BPR）算法使被延时的纱线断裂点位置得到了校正。平滑算法使本文的试验样品纱线张力信号的信噪比（SNR）从21dB提高到45dB。平滑B-样条函数插值将离散信号转换成B-样条空间的连续信号（离散的B-样条函数系数代表的连续信号）。基于这种连续信号的计算使得张力结果更为精确。     

555单稳态触发器的触发特性分析

为了研究单稳态触发器的触发特性, 分析了555单稳态触发器的触发特性, 研究了电路输出状态与外加触发信号的关系。发现输入触发信号为周期性脉冲信号时输出信号对输入信号的分频作用, 从而扩展了单稳态触发器的应用方向。Multisim仿真实验证明了所述观点正确性。     

基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中.     

卷积混合模型分离算法与多局部放电混合信号分离

为了辨识GIS内多绝缘缺陷产生的单一PD信号,对多PD信号在GIS内的传播与混合机理进行深入分析,提出采用卷积混合模型描述其混合过程,并构建分离算法分离多PD信号以获取辨识所需的单一PD信号。结合PD信号的非平稳特性,将各多PD信号在时域空间下划分成短时内平稳的子信号集合,利用Molgedey-Schuste算法在频域内对子信号进行分离,再利用子信号包络线的相关性在频域对分离子信号进行重构,获取各单一PD信号,以实现对非平稳多PD信号的分离。经仿真和实测多PD信号的有效分离,证实了多PD信号在GIS内线性卷积混合特性的假设,同时为用外置UHF检测法获取多绝缘缺陷产生多PD信号的辨识提供了新方法。     

变压器局部放电超高频信号传播特性仿真分析

变压器内部产生的超高频(UHF)电磁波信号在传播过程中,有很多因素会影响传感器所检测到的信号波形和能量.为了研究影响因素与UHF信号的关系,构建了变压器仿真计算的物理模型,并用时域有限差分法计算变压器内局部放电产生的UHF信号,通过分析UHF电磁波信号的幅值和能量累积曲线,研究了绕组和铁心、检测点与激励源间的距离、检测点附近不同金属导体位置等因素对UHF信号的影响.该研究结果有助于对UHF信号传播特性的理解以及提高信号检测的准确度.