基于LabVIEW和Matlab的虚拟小波消噪仪的设计

利用LabVIEW灵活的图形编程及Matlab的数学计算能力进行了虚拟小波消噪仪设计.虚拟消噪仪仪器面板采用系统选项卡方式设计,并通过调用LabVIEW环境中的Matlab Script节点方式实现与Matlab程序进行通信接口.在虚拟小波消噪仪软件中实现了小波阈值法、小波包法和模极大值法去噪,可对小波函数、分解层数、...     

应用小波变换对语音信号消噪处理的研究

提出小波变换在语音信号消噪处理中的应用，在虚拟仪器设计软件——LabVIEW平台下，调用MATLAB进行编程设计，实现了语音信号的消噪处理和结果显示。实验结果表明：与滤波器消噪结果相比较，小波消噪方法达到了更好的消噪效果。     

基于LabVIEW和MATLAB的语音信号采集系统设计

充分利用LabVIEW的简洁和可靠,通过声卡设计LabVIEW语音信号采集与声音信息保存系统.借助MATLAB强大的数据计算能力,对采集的语音信号进行消噪处理,实现LabVIEW和MATLAB的优势互补.本设计简洁易用且处理效率高,是对语音信号进行分析处理的一条有效途径.     

LabVIEW中MATLAB的调用

在LabVIEW中通过MATLAB Script节点调用MATLAB,可以补充LabVIEW的开发功能．结合多功能绘图、调用MATLAB小波包工具箱中的WDEN（ ）函数对含白噪声的正弦信号进行消噪处理的实例介绍了在LabVIEW中调用MATLAB的实现过程．     

基于小波变换和ICA的新型有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差.论文针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案.在该方案中,首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,最后再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像.仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好.     

Wedgelet变换自适应消噪算法研究

为探索增强图像一致性自适应消噪的新算法,并检验其在图像增强和消噪中的功效,采用构建正交多分辨率Wedgelet变换的自适应消噪方法,利用黑白图像进行了计算机仿真实验,结果表明:从仿真实验中得出该算法在图像增强图像消噪方面比传统的Beamlab200工具箱运行时间短,收敛速度快,均方误差小,信噪比大,消噪效果优势明显。     

实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.     

非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法.该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号.研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小.     

自适应滤波和子波变换在信号消噪中的应用

研究了RLS(递推最小二乘)自适应滤波器和小波消噪方法的滤波特性,在仿真的基础上选取两者作为实际采集信号的消噪处理方法。为了取得较好的消噪效果,对不同类型的信号采用不同的处理方法,对于特定的信号可采用将两者相结合的方法。处理结果表明,所选用的方法消噪效果明显。     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

基于LabVIEW与单片机的频谱分析仪的实现

介绍了用单片机实现数据采集,LabVIEW作为开发平台实现数据通信,并利用LabVIEW实现数字信号频谱分析虚拟仪器的方法.频谱分析过程中,将两个不同频率的正弦信号叠加后再叠加上白噪声,通过虚拟频谱分析仪,可以有效的分析出原始信号.通过对用VB开发的系统与用LabVIEW开发的系统的比较,突显出LabVIEW的优势.     

水泵微电机噪声在线自动检测台的研制

研制了一种水泵微电机噪声在线自动检测台，检测装配线上的洗衣机排水泵微电机噪声水平．介绍了该检测台的噪声检测原理，硬件组成，基于LabVIEW的软件设计及检测台的功能．     

基于LabVIEW的齿轮故障测试系统

采用噪声分析法,用普通的计算机声卡代替专用数据采集卡,利用LabVIEW虚拟仪器软件平台,设计了基于PC机的虚拟齿轮故障测试系统.能实现齿轮噪声信号的实时采集和信号时域分析和频谱分析功能,达到监测和诊断齿轮故障的目的.     

光学电流互感器Sigma点卡尔曼滤波去噪方法研究

随着电力系统向着超高压大容量发展,光学电流互感器（OCT）在电力系统领域具有广阔的应用前景。而有效的滤除噪声,提高信噪比（SNR）是光学电流互感器信号处理的重要环节。本文针对光学电流互感器低信噪比的特性,通过改进的卡尔曼滤波算法建立合适的模型以及通过LabVIEW的仿真验算,表明Sigma点卡尔曼滤波能够有效的滤除噪声和提高光学电流互感器的信噪比。     

压电声衬的自动控制系统设计及实验研究

为了进一步实现压电声衬在体积调节模式下的阻抗控制,提出了一种新的噪声控制方法。该方法利用光敏电阻特性,通过Lab VIEW程序设计,驱动压电声衬使其根据不同噪声频率的变化自动发出控制信号;通过电压的变化来改变声衬的腔体体积,从而调节声衬的消声频率。在分析压电声衬消声及工作原理基础上,设计加工压电声衬结构。通过相关性能测试验证该方法的可实施性。最后利用Lab VIEW虚拟仪器技术,实现自动控制程序设计;并通过消噪性能实验验证了控制系统的可行性,实现了对声衬激励电压的自主控制及降噪频带偏移6 Hz。     

基于小波包分解和虚拟仪器的传导干扰信号检测

小波包分解(WPD)不仅能检测非平稳信号的整次谐波,还能检测信号的非整次谐波,且小波变换本身对信号的奇异点十分敏感,常常用来跟踪开关电源传导干扰信号.在虚拟仪器(VI) LabVIEW 6.i平台上,基于小波包变换算法设计了VI程序,实现了开关电源传导干扰信号实时检测系统.该系统具有信噪分离、测量传导干扰功率谱、伴有噪声的原始振动波形和噪声波等测量功能,实测结果表明该方法是可行的和有效的.     

一种改进的基于短时平均幅度的语音端点检测算法研究

在噪声环境下,利用短时平均幅度为特征进行语音端点检测.文章在传统端点检测算法的基础上,研究了汉语音节的特点,提出采用短时平均幅度代替短时能量,并为平均幅度引入判决门限.门限值是根据语音信号背景噪声自动计算得到,从而保证了算法在噪声环境下检测的准确性.实验结果表明,与传统的基于短时能量的端点检测算法相比,改进的算法在高信噪比和低信噪比环境下都具有良好的性能.     

基于小波变换的虚拟式声级计的设计及实现

为了克服传统声级计测量精度不高、电路参数调整困难的缺陷,使用小波变换代替传统的FFT对非平稳的噪声信号进行时频分析以获得更准确的噪声各频率成分的幅值,从而在对频率成分进行加权后获得更为准确的声级测量值.利用虚拟仪器技术,在LabVIEW开发环境中采用G语言对算法做了软件实现,它结合PC强大的软硬件资源实现了整个测量系统.为有效实现对多点测量数据的分析和利用,应用LabVIEW的DataSocket编程接口实现了测量数据的网络传输.经测试,该虚拟式声级计达到了较高的测量精度并且具有功能丰富、使用方便的优点.     

基于LabVIEW的多采样率数字滤波器1/3倍频程计算方法

利用多采样率数字滤波器法计算噪声1/3倍频程谱在硬件上设计困难。因此为降低设计的难度,提出基于LabVIEW实现多采样率数字滤波器法计算1/3倍频程。信号首先通过抗混叠滤波器降低信号频谱混叠,然后经过降采样减少数据计算量,最后利用数字带通滤波器实现通带内信号的能量衰减并进行均方根计算得到1/3倍频程谱值。通过Lab VIEW设计出FIR抗混叠滤波器和8阶巴特沃斯IIR数字带通滤波器,并在此基础上结合声卡搭建噪声分析系统完成1/3倍频程计算。结果表明,所设计的系统能快速准确地计算1/3倍频程谱值,得到理想的低频处频谱分析。