一种保留相位谱的DS信号接收方法

为抑制接收DS信号中的窄带干扰,研究了基于DFT只保留相位谱的DS信号接收方法,给出了该方法的一种迭代实现算法,有效降低了相位谱计算的运算量.讨论了该算法在DS系统抑制窄带干扰中的应用原理,分析了该算法在加性高斯白噪声信道中的性能损失,给出了一种计算性能损失的方法.对采用相位谱保留算法接收DS信号进行了数值仿真,给出了在窄带干扰和多址干扰情况下,该算法与常规DS信号接收方法的对比数值仿真结果.仿真结果表明:采用文中的算法处理后,可有效抑制窄带干扰,在多址干扰情况下,保留相位谱处理后没有引起明显的性能损失.     

利用TDMA信号恒模特性进行空时处理

对于多径环境下TDMA信号的码间干扰 (ISI)和共道干扰 (ICI) ,利用了TDMA信号的恒模特性进行盲空时处理 ,并提出一种改进的空时处理算法。该算法克服了空时恒模算法不能有效工作在多径环境下的信号处理的缺点。计算机仿真结果说明了该算法的有效性     

基于新型观测器的海洋重力测量数据处理方法

为进一步改善对海洋重力测量数据处理的实时性，提出了基于扩张状态观测器的处理方法，在消除海洋重力测量数据中海浪高频干扰的同时跟踪重力变化，并进行了仿真分析，结果表明，应用扩张状态观测器不仅可以有效虑除海浪噪声干扰，还可以对重力的变化进行跟踪，证明了该处理方法的有效性。     

宽带HFC中16QAM窄带噪声抑制的研究

将输入噪声抽象为一种窄带干扰,从数字信号处理的角度对其采取非线性抑制措施,并把非线性的CDLMS,CDRLS和归一化FTF算法运用到了该干扰抑制器中,提高了信号处理的实时性。     

利用TDMA信号恒模特性进行空时处理

对于多径环境下TDMA信号的码间干扰(ISI)和共道干扰(ICI)，利用了TDMA信号的恒模特性进行盲空时处理，并提出一种改进的空时处理算法。该算法克服了空时恒模算法不能有效工作在多径环境下的信号处理的缺点。计算机仿真结果说明了该算法的有效性。     

变压器局部放电在线监测中信号干扰分析与抑制

分析了变压器局部放电在线监测中的各种干扰,提出了分层式抑制干扰的处理模型,采用不同的数字信号处理方法分层处理各种干扰,具有结构灵活、易于扩充等特点。现场实验结果表明,该模型可有效、快速地抑制干扰,具有良好的应用前景。     

STAP技术在有源干扰环境下的运用方法

为了在复杂的有源干扰环境下改善空时二维自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术的处理性能,提出了一种基于局部空域自适应阵列处理的改进型自适应波束形成方法。这是一种空间抗干扰与STAP技术滤除杂波级联的方法。采用MUSIC技术对有源干扰的波达方向进行估计,然后分别在期望方向和干扰方向形成接收多波束,再在波束域进行自适应处理以抑制有源干扰,最后在空间反干扰滤波后运用STAP技术进行杂波抑制。仿真结果表明,该方法能有效估计出干扰源的方位,使STAP技术在有干扰的环境下也能保持较好的杂波抑制性能,同时在波束域进行自适应滤波,大大降低了抑制干扰所需的运算量,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观相悖的结果的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

基于变分的MODIS 数据条带噪声去除方法

条带噪声是影响MODIS数据影像质量与反演精度的重要因素之一。针对MODIS数据中存在的三类条带噪声,提出了一种去除多类条带噪声的变分方法。该方法针对MODIS数据中条带噪声的类型设计相应的能量项：对于探测器间条带噪声和镜边条带噪声,采用直方图匹配变分项;对于随机噪声条带,采用单向消除项。各能量项通过权重系数组合构成总能量泛函,利用梯度下降流法最小化该泛函并离散数值化求解,从而实现条带噪声的消除。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除MODIS数据的多类条带噪声。     

混合反射特性表面形貌测量中光刀条纹的提取方法

该文通过分析混合反射特性表面在实施光刀法三维形貌测量过程中的噪声来源,给出了噪声与有效条纹图像形态学特征的差异。根据两者的灰度连续性差异,提出了去除噪声的图像处理方法。首先增强条纹状噪声的灰度离散化程度,使用灰度阈值的图像分割方法,分离噪声与背景亮度,同时保持有效条纹的灰度连续性;再通过基于图像形态学的处理方法去除已经颗粒化的噪声,对已去噪图像的有效条纹进行边缘修复和断线连接,得到有效条纹的二值化掩模图像。用掩模图像与原图像相乘,可提取出原图像中的有效信息。结果表明:该方法从具有噪声的光刀图像中准确地提取出了有效条纹。     

云纹干涉条纹图像自动识别的研究

本文为得到正确的能被计算机自动识别的云纹干涉条纹,首先对图像作滤波、二值化、细化等处理。尽管滤波可以有效地消除图像中的噪声,但当图像中本身就存在很大的噪声,滤波也不能完全消除这些噪声的影响。因此在细化后的细化图像中局部可能会存在分叉以及两条或几条条纹在空域上连在一起。在本文中提出了对条纹跟踪进行控制的方法来达到条纹提取的目的。最后对跟踪到的曲线进行多项式拟合来消除噪声的影响。处理结果表明采取以上的对云纹干涉条纹图像进行处理的步骤所得到的图像可以很好的被计算机自动识别,并且图像中的数据更加有效、准确。     

一种结构光条纹中心快速检测方法

为解决三维扫描仪中图像处理的实时性，提出检测结构结构光条纹 法，本算法把阈值法与可变方向模板法相结合，充分发挥两者的优点，先由主机计算激光条纹度阈值，再结合像素的灰度邻域属性实时确定激光条纹，然后用可变方向模板激光条纹中心，实验表明这种方法具有数据存在量小，实现速度快的特点，而且还有抗白噪声能力和一定的修补断线能力，此外，本方法有利于硬并行实现。     

双谱分析条码信号去噪的仿真研究

条码技术目前已经深入到生活的各个领域，条码扫描系统产生的扫描信号的处理仍然是研究的焦点。目前有很多种方法对条码图像进行去噪和识别处理，但去除噪声的效果不尽理想，尤其是对高斯白噪声的去除值是在噪声估计的基础上进行，由于噪声的随机行决定了对噪声的实时估计存在着误差，影响了实际的去噪效果。这里并没有对噪声信号进行估计，而是将扫描系统的扫描采样信号进行双谱分析，在双谱分析下用数学方式理论上去除高斯白噪声从而得到纯净的扫面信号，通过仿真实验证明，在SNR较低的状态下对采用该方法去除高斯白噪声有非常理想的处理效果。     

一种基于卷积网络的地震探测数据随机噪声去除方法

为有效提高地震数据信噪比,通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法研究了地震勘探数据去除随机噪声问题.该方法包含17个卷积层,使用线性整流(rectified linear unit,ReLU)激活函数避免梯度消失,使用批量标准化(batch normalization,BN)提高网络的泛化能力.所构建的网络应用残差学习策略,即输入为含噪地震正演叠前数据,输出为CNN网络学习获得的随机噪声.然后从地震记录中减去网络预测的噪声数据,从而达到去除随机噪声的目的.同时,根据地震勘探数据振幅随探测时间衰减的规律,在网络训练过程中进行深度加权,使得CNN对于深部噪声的学习效果更好.网络在PyTorch框架下训练,应用图形处理器并行计算可以有效提高网络训练速度.利用训练好的网络进行去噪实验,结果表明与传统的时空域预测滤波法相比,该网络能更好地压制随机噪声.可见针对地震勘探数据,CNN能够有效提取含噪数据中的噪声信息,证明了该方法在去除随机噪声方面的合理性与有效性.     

数字图像的混合噪声去除

针对混有高斯噪声和椒盐噪声的数字图像去噪,提出一种混合噪声滤波算法.首先判断滤波窗中心像素是否是噪声点,如果是噪声点,则取窗口内与其他像素灰度差值绝对值和最小的那个像素值作为噪声点的灰度值;否则,不改变当前像素值.通过实验分析比较,该算法能够在去除噪声的同时更大限度地保留图像的细节信息,并且由于算法在时域内进行,其运算...     

一种基于模糊系统的语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号.讨论强背景噪声下的基于模糊系统的语音增强方法,并与减谱法语音增强算法进行比较.计算机仿真结果表明,该方法在大大消除背景噪声的同时,消除了音乐噪声,同时保持语音信号较好的可懂度.     

基于B-Spline插值的自适应去噪方法

为了提高在高水平噪声下的去噪效果,提出了一种适合对受随机冲击噪声污染图像重建的两步去噪方法。利用图像的全局和局部信息来定位被噪声污染的像素,对被噪声污染像素利用基于B-Sp line插值的方法来进行重建,并且根据被污染像素周围像素的污染情况自适应地调整对其的加权因子。实验结果表明:通过B-Sp line插值来恢复被噪声污染像素的方法,对污染噪声的水平具有很好的鲁棒性,特别是在噪声水平高于50%的情况下,重建图像的峰值信噪比PSNR比传统方法平均可以提高2~3 dB。     

消除脑电图伪差的数据处理方法

本文提出了一种消除电脑电图主要伪差（肌电伪差、眼动伪差和基线漂移）的实用有效方法．即用线性Ｋａｌｍａｎ滤波未消除脑电图的肌电伪差，用ＦＩＲ数字高通滤波器抑制眼动伪差及基线漂移，取得了良好的效果，为进一步设计脑电图的计算机自动化分析和诊断系统，解决了关键性的问题．在数据处理的同时还对线性Ｋａｌｍａｎ滤波经行了改进，即去除了肌电伪差模型，使系统更为简洁，滤波效果更好．