基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

《信号与系统》课程教学改革探讨

《信号与系统》是高等院校电子、通信类专业开设的一门重要的专业基础课.在教学改革中,应优化教学内容、改革教学方法、完善考核措施,尤其是加强实践教学,培养学生的实际工程能力.只有通过教改实践,才能调动学生学习的积极性,提高教学质量.     

叶绿体信号通过诱导抗氧化酶和花青素参与拟南芥环境胁迫响应

本文研究了渗透胁迫和冷胁迫对于叶绿体信号缺失突变体gun1、gun5和abi4的影响.实验结果表明,叶绿体信号缺失突变体对胁迫的抵抗力下降,表现在植株含水量降低,电导率和丙二醛含量升高.并且发现叶绿体信号缺失突变体中抗氧化酶如POD、SOD、APX活性明显下降,活性氧(超氧离子)积累明显加重,此外叶绿体信号缺失突变体不能诱导植物体内花青素的合成.本文初步探讨了叶绿体信号与植物体内活性氧和花青素合成途径的关系,表明叶绿体信号可以通过诱导抗氧化酶和花青素从而抵抗环境胁迫.     

基于旋转阀控制脉冲重构的钻井液QPSK信号解码及误码率分析

钻井液压力正交相移键控(QPSK)调制具有高密度携带及传输井下信息特点,其信号的解调与解码关系到所携带信息的正确恢复。通过建立信号的相位解调及旋转阀转速控制脉冲重构的数学模型,研究解调系统固有干扰及信号噪声对脉冲重构的影响;根据重构脉冲的幅度判别研究信号解码的可行性;通过建立重构脉冲的信噪比数学模型,对误码率进行理论分析。结果表明,解调系统固有干扰与信号噪声均对脉冲重构产生影响,且固有干扰影响较大;脉冲重构时,相邻码元编码产生的脉冲电平差值较小,使得误码阈值降低,上述影响更易引起误码。误码率的理论计算结果与仿真分析结果基本一致,可以将误码率分析模型用于钻井液压力QPSK信号传输效果的可靠性评估。     

H.263视频信号纠错编译码的设计与实现

首先介绍了Ｈ．２６３建议中视频信号纠错编码的应用,然后着重介绍了ＢＣＨ（５１１,４９３）纠错编译码的设计及其实现。     

基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。     

一种新的Ad hoc网络多包接收算法

基于多相位调制实现信号分离的盲干扰消除方法,提出了一种新的Ad hoc网络多包接收算法。该算法采用判决反馈和信道估计机制降低了弱用户数据包恢复的误码率。实验结果证明,该算法不仅能够实现多包接收和多包分离,而且能够有效地改善整个网络的多包接收性能。     

基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统设计

针对矿热炉三相电极位置精确测量、节能降耗和安全生产的需求,设计一种基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。首先根据矿热炉的实际构造,结合COMSOL Multiphysics软件,建立矿热炉仿真模型,并对矿热炉磁场进行分析,选取外磁场信号采样点。在选取的采样点,采集具有不同电极位置的矿热炉模型的外磁场信号,建立矿热炉外磁场信号样本集。根据该样本集,应用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析、径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)和粒子群优化RBFNN(particle swarm optimized RBFNN,PSO-RBFNN)分别建立矿热炉三相电极位置检测模型,并结合MATLAB GUI建立基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。实验结果表明,检测系统的三种模型都可以实现对电极位置的检测,其中PSO-RBFNN模型的效果最优,三相电极位置检测准确率达到94.98%(训练集),90.21%(测试集),均方根误差为0.053 5(训练集)、0.131 1(测试集)。提出的检测系统能够较精确地测量三相电极在矿热炉内的位置,实现非接触式检测,具有较好的实用价值和应用前景。     

基于行车声音端点检测的交通量统计

基于传统特征的行车声音端点检测法存在重叠有车段识别率低、双门限阈值较难确定的问题,针对这两个问题,探索性地将梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)倒谱距离特征和短时能量特征进行了融合并应用于交通量检测。首先选取了周围环境较为安静的一个双车道路段,并采集了该路段上包含重叠有车段的行车声音;其次提取了行车声音的短时能量特征和MFCC倒谱距离特征,并对它们在端点检测中的优劣进行了分析对比;再次提出了一种融合短时能量特征和MFCC倒谱距离特征的新特征,并基于新特征将传统的双门限判决思路改进成了单门限判决思路;最后利用新特征对有车段进行端点检测并统计交通量。实验结果表明:基于融合特征的端点检测方法能有效解决重叠有车段识别率低和双门限阈值较难确定的问题。     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.