相关器及其性能测试分析

相关器是微弱信号检测仪器锁定放大器的核心部件,锁定放大器之所以有很强的抑噪能力,主要是靠相关器的消除噪声和排除干扰的优越性能。通过实验对一种相关器的性能进行了测试和分析,结果表明：该相关器具有较强的抑制噪声的能力。它能有效地将淹没在噪声中的微弱信号检测出来。     

居住区交通噪声污染影响分析及防治对策的研究——以大连市泉水居住区为例

采用德国Datakustik公司出品的Cadna/A软件,模拟预测了大连市泉水居住区开发建设后交通噪声污染的影响,提出了切实可行的交通噪声防治对策,对其它居住区开发建设具有借鉴意义.     

空化噪声特性实验研究

利用不同类型的轴对称头体和ＮＡＣＡ１６０１２翼型做了一系列空化噪声实验,得到轴对称头体在不同空化数及不同速度下的空化噪声谱及翼型在不同的攻角下的空化噪声谱．这一系列的噪声谱表明,各种轴对称头体的空化噪声总声级随空化数的减小而升高,但噪声谱形具有明显的相似形;翼型在片空化、泡空化和云雾空化状态下所辐射的噪声谱存在明显的差别．噪声总声级的变化较为复杂,由泡空化状态转换到片空化状态,空化数虽然减小,但总声级会突然降低．针对翼型在泡空化状态下所辐射噪声谱的特征,利用单空泡溃灭理论进行了尝试性的解释和说明．     

一种超宽带变频锁相环的研制

取样变频之后,通过数字和模拟两个环路对窄脉冲源信号进行锁相。数字环路控制脉冲源以IOKHz为最小步长变化频率,模拟环路通过对取样中频的鉴相反馈控制脉冲源频率的微调,从而得到精准的脉冲源和稳定的中频信号。测试证明了设计方法的正确性和可行性。     

一种高速低相位噪声锁相环的设计

设计了一种1．8V、SMIC0．18μm工艺的低噪声高速锁相环电路．通过采用环行压控振荡器,节省了芯片面积和成本．通过采用差分对输入形式的延时单元,很好地抑制了电源噪声．与传统的简单差分对反相器延时单元相比,该结构通过采用钳位管和正反馈管,实现了输出节点电位的快速转变,整个电路芯片测试结果表明：在输入参考频率为20MHz、电荷泵电流为40μA、带宽为100kHz时,该锁相环可稳定输出频率为7971MHz—1．272GHz的时钟信号,且在中心频率500kHz频编处相位噪声可减小至-94．3dBc／Hz。     

残留边带调制包络检波法原理研究

从残留边带(VSB)调制原理出发，提出一种在发送端发射强载波。从而用包络检波法对、VSB进行解调的方法，并对其抗噪声性能进行了详细的分析介绍．把VSB的滤波器分解成三个部分，每个部分分别为双边带(DSB)或单边带(SSB)信号方式．然后把三个信号叠加即可得到VSB．再叠加上接收到的强载波。用包络检波法检测出基带信号．该系统设备简单，易于实现，并且有较好的抗噪声性能．     

基于计算听觉场景分析的改进清音分离方法

基于计算听觉场景分析(CASA)的单通道语音分离方法在浊音分离领域已发展得较为成熟,然而由于清音信号具有较小的能量且不包含周期性基音特征,因此清音分离具有较大的困难。根据噪声信号分布的不确定性和不稳定性,提出了基于CASA和谱减的改进清音分离方法。改进方法在剔除了浊音块后,通过基于距离加权的残余噪声估计算法得到每个清音单元中所包含的噪声能量,对每个清音单元进行谱减算法并标记,进一步剔除残余噪声单元,提取出清音信号。实验结果证明:与传统清音分离方法相比,改进方法对时变性残余噪声能量的估计结果更加精确,更能提高清音分离的有效性。     

天幕靶基级放大电路的噪声模型研究

通过对单电阻I／V转换和T型网络两种典型的基级电路的分析，提出了光电二极管阵列与这两种电路相结合的噪声模型，仿真分析了输入电阻热噪声和运算放大器输入噪声双重作用下的输出噪声水平．经比较，T型网络输出信号的信噪比要比单电阻的I／V转换电路高6dB．实验结果证明，T型网络的误差主要由并联电阻个数决定，所以减小每个与T型网络相连的光电二极管数量，可以大幅度提高系统的信噪比。     

Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究

针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷——对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法.该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度.先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块.最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。