抑制小区间迟延干扰的迟延SLNR预编码

不同基站和用户间由于距离变化等使传播时延不同而造成小区间的迟延干扰,严重恶化了系统性能。为此,探讨了如何利用SLNR（Signal to Leakage Noise Ratio）预编码抑制小区间的迟延干扰,给出了小区协作的系统模型及小区间迟延干扰分析。针对存在迟延的LTE（Long Term Evolution）系统设计了一种基于SLNR准则的迟延SLNR预编码,以抑制小区间的迟延干扰,降低接收终端的复杂度。同时,对迟延SLNR预编码在LTE系统多基站协作环境下的性能进行了仿真。仿真结果表明,该方法对小区间的迟延干扰有较好的抑制作用,对不同天线配置性能均较理想,与接收端处理方案比较性能有所改进。虽然信道估计误差对性能有一定影响,但在可接受范围。     

基于粗糙集解决BP网络模式识别中的噪声

为了解决BP网络模式识别中的噪声问题,提出了利用粗糙集的上、下近似和边界线集理论对噪声样本进行处理的方法。该方法对处于下近似集内的含噪声属性值,将噪声消除后转换为理想状态下的属性值;对处于边界域内的含噪声属性值保持不变。当属性值处于边界域内属性的个数与全部属性数的比值达到某个确定的值时,就认为该样本受到噪声干扰过大,对其拒绝识别。通过实验对比表明,该方法能有效地降低BP网络模式识别的误识率。     

基于小波变换模极大值的汽轮机振动信号去噪

针对汽轮机振动信号去噪问题,根据振动信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法.利用该法可以最大程度对含噪汽轮机振动信号去噪处理,实现信噪分离,并有效地保留信号的奇异点信息.     

Compass系统导航信号的兼容性研究

我们研究了Compass,GPS和Galileo系统的兼容情况,分析了Compass系统各频段信号的功率谱密度以及与GPS和Galileo信号的重叠情况,然后在考虑星座和多普勒影响的前提下,以谱分离系数和等效载噪比衰减作为系统兼容性的评估标准,仿真并分析了Compass,GPS和Galileo系统的相互干扰程度.基于分析结果从信号兼容性、互操作性和信号性能等方面出发,对Compass信号体制的设计提出了建议.     

PSO优化阈值小波去噪算法

小波阈值去噪算法的关键在于选取适当的阈值,尽管Donoho给出了理论上的最优通用阈值,但对于实际中变化繁多的各种信号,一个通用的阈值显然不能适用所有的情况。采用PSO优化技术,不需要知道太多信号的信息就可以搜索出最优的阈值去噪,并且这种方法不依赖于含噪信号本身,是一种通用的机制。问题的关键在于优化函数的构造。     

基于小波和小波包的信号消噪方法分析

在实际的工程应用中,采集的数据信号存在着大量的电子线路热噪声、环境噪声等系统噪声,小波及小波包对除去噪声信号是非常有效的。采用多种方法对平稳、非平稳信号进行消噪处理,在Matlab环境下比较分析结果,从而找到检测信号的最佳手段。     

基于阈值法的带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除

在板带钢表面缺陷图像脉冲噪声去除的研究中,结合脉冲噪声的特点以及带钢表面缺陷图像的特点,提出了一种基于阈值的开关中值滤波方法.该方法通过设定阈值判断滤波窗口中心像素点是否为噪声点,并对噪声点进行中值滤波.通过大量的仿真实验证明该方法简单可行,在噪声去除和保护细节方面都取得了明显优于传统滤波方法的效果,而且在噪声污染不太大的情况下具有普遍适用性,有一定的工程应用价值,且研究过程也体现了对图像进行考察的重要性.     

Hilbert空间中加权框架的扰动性及其应用

加权框架具有良好的冗余性,从而为信号重构和图像处理提供了非常有用的信息.借鉴对Hibert空间中Riesz框架扰动和摄动的研究,着重讨论加权框架也具有类似的扰动性结果.另外,讨论了加权框架在实际信号消噪中的应用,并初步提出加权阈值消噪法的主要思想.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

基于小波变换的新阈值法心电信号去噪的研究

心电信号反映人体的健康状况,在采集过程中容易受到高频、低频等多种干扰,而传统小波去噪方法的效果不是很理想。提出一种基于离散小波变换的新阈值法,与传统的硬、软阈值法比较,该方法在一定程度上有效地抑制各种噪声,能够更好地保持心电信号的特征和波形幅度。并用MIT-BIH数据库对提出的新阈值法进行验证。实验结果表明所提出的算法与传统小波阈值法相比,能更好地保持心电信号的几何特征,具有更高的信噪比,取得良好的去噪效果。