基于小波基函数选取与改进阈值函数的脉冲星信号去噪算法研究

在利用小波变换对脉冲星信号进行消噪时,小波基、分解层的选取以及阈值函数的构建很大程度上决定了脉冲星导航的准确性。首先研究了小波基与小波分解系数之间的从属关系,进而根据小波分解系数与原始信号的互相关大小来筛选合理的小波基和分解层。在对小波分解系数的研究中发现,噪声形成的小波系数随着分解层的增加而减小,考虑到这个特点,构建了一个基于分解层的阈值函数。实验结果表明,相比于传统小波域消噪方法,所提方法不仅能够准确地筛选出最优小波基和最佳分解层,而且利用所构建的阈值函数进行消噪可以明显改善去噪后脉冲星信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差,为脉冲星信号消噪提供了新思路。     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

改进提升小波阈值算法在信号去噪中的应用

针对小波阈值算法对信号去噪过程中信号峰值保留和实时性不佳的现状,本文提出改进的小波阈值算法与提升小波的去噪算法相结合,通过建立连续小波阈值函数方程解决常用阈值产生的振荡和局部峰值重构缺失的问题。提升格式的小波算法弥补了传统小波变换实时性上的不足,并且计算量小,不需要额外的存储空间。最后,仿真实验结果表明,提升方案的改进小波阈值算法的重构信号更接近原始信号,较传统小波阈值算法仿真时间短实时性更强。     

基于小波阈值去噪与对称扩展DFT变换的信道估计算法

提出一种基于小波阈值去噪与对称扩展DFT变换的信道估计算法。该算法通过对初始值最小二乘估计进行对称扩展DFT变换,并在时域利用小波阈值去噪以获得更为精准的信道估计性能。传统的基于DFT变换信道估计,由于信号边界上的不连续性会造成能量扩散和频谱泄露,采用对称扩展DFT变换就可以解决这些问题;初始值最小二乘估计的准确性极易受噪声的影响,通过小波阈值去噪可以获得较好的去噪效果。在LTE系统下行链路中的仿真表明,该算法在少量增加计算复杂度的同时,能有效改善实际系统中的频谱泄露问题,提高信道估计的性能。     

自适应小波阈值去噪方法

针对未知含噪信号的小波去噪理论,提出了一种新的阈值方程,并基于斯坦恩无偏估计(SURE)优化算法和阈值方程寻找最优门限值,以确保去噪后的信号是对未知原信号的最优估计。同时,注意到使用正交小波去噪,容易在信号奇异点处产生Gibbs振荡。为解决该问题,在信号分解和重构时使用了平稳小波变换算法。最后,应用以上方法与基于SURE的正交小波去噪方法对2种含噪信号进行去噪分析,结果令人满意。     

一种局部放电信号去噪的新方法

小波变换是在局部放电信号去噪过程中常用的方法,由于实际信号中噪声频带较宽,仅用小波变换去噪有可能带来波形畸变。文中将经验模态分解（Empircial Mode Decomposition,EMD）引入小波阈值去噪算法中,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪算法,信号经EMD变换后被分解成若干个频率的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对各个频率的IMF分量进行小波阈值去噪。相比于普通的小波阈值去噪算法,该方法能取得更好的去噪效果。对仿真信号和实测信号的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于自适应噪声估计的小波阈值语音增强

文中提出了一种基于小波阈值和自适应噪声估计方法的语音增强算法。该算法直接利用含噪语音信号估计出信噪比SNR,并通过该值调整小波阈值,从而实现了小波阈值的自适应变化。针对噪声的小波变换模值随尺度增大而减小的特性,采用了随尺度变化的小波阈值。并且改进了小波阈值函数。实验数据表明,本文算法在多种噪声环境下,均有较好的语音增强效果。并且在抑制噪声的同时,减少了语音失真。     

基于小波包变换的多阈值法语音信号去噪净化

文中在小波包变换和传统阈值法的基础上,提出了一种基于小波包变换的多尺度多阈值语音信号去噪净化方法。采用小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用多尺度多阈值方法,通过改进噪声方差估计方法,在去噪的同时,进一步提高信噪比。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

改进的小波变换用于处理FBG信号

解调系统是光纤布拉格光栅（FBG）传感技术的核心。信号去噪和峰值搜索是影响FBG 传感系统精确解调的两个重要因素。为提高测量精度,文中针对传统方法存在的缺陷,提出了一种新的FBG 波长解调方法,此解调方法由一种改进的去噪方法与高斯拟合寻峰算法组成。采用平移不变量小波与文中提出的改进阈值和改进阈值函数相结合的方法来处理FBG 含噪信号;然后采用高斯拟合寻峰算法对去噪信号作进一步解调。实验结果表明,改进阈值的平移不变量小波能处理不同的FBG 含噪信号,该方法获得的信噪比和均方差性能优于传统小波阈值去噪法以及其他改进的小波去噪法;该改进小波的波长解调方法测量的峰值误差低于1pm,比常用的波长解调方法具有更高的测量精度。     

基于双树复小波变换和形态学的脉搏信号去噪

常见的医学信号（如脉搏信号）包含大量的噪声,具有强烈的非线性和非平稳性。针对传统的小波变换去噪方法的缺陷,提出了一种基于双树复小波变换和形态学的去噪算法,具有结构简单、计算复杂度低等优点,有效地克服了离散小波变换的平移敏感性和频率混淆。实验表明,该算法可以有效地去除脉搏信号中工频干扰及肌电干扰等高频噪声,其信噪比及均方差等定量指标均明显优于传统的阈值去噪算法,能得到较干净的脉搏信号波形。     

含噪背景下的目标跟踪算法与仿真分析

为了提高跟踪的精确度和实时性,提出一种基于多分段阈值分割算法的快速识别方法,此方法通过对模板直方图多段阈值提取,保留当前帧图像中属于闽值分段以内的像素,使后续的算法的进行更具针对性,从仿真结果可看出,小波去噪效果很明显,并成功保护了边缘信息,目标的定位算法准确,快捷,计算速度是传统算法的1．5～2倍,满足跟踪的精确性和实时性。     

基于小波变换的GPS微弱信号捕获组合算法

针对战场环境下GPS信号易受到敌方压制式干扰而产生严重衰减,提出了一种相干积分、非相干积分和小波降噪相结合的组合算法。该算法先通过相干积分和非相干积分结合的方法提高整体信号强度,避免导航数据位可能发生跳变的特性,然后采用小波降噪技术,克服信号与噪声的频带相互重叠时,滤波效果变差的问题,实现对弱信号的捕获。仿真结果表明,采用20 ms的相干积分时间、5次非相干积分和小波降噪,可以接收比传统方法低5 dB信噪比的微弱GPS信号。这种方法容易实现,预测可靠,具有实际应用价值。     

一种超宽带与惯导融合的LSTM室内定位算法

针对复杂环境下的室内高精度定位需求,提出了一种超宽带和惯导融合定位方案.结合位置估计过程可被划分为时间序列预测问题的特点,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的联合定位算法,并对其总体架构设计、数据预处理方法、网络结构设计、模型训练方法进行了研究.在此基础上,通过仿真和...     

基于TDLAS技术与小波变换去噪算法的甲烷浓度检测

为进一步提高甲烷浓度检测精度,搭建了基于TDLAS（tunable diode laser absorption spectroscopy）技术的甲烷浓度检测实验系统,利用甲烷在波长1653.72 nm处吸收强度很高且可以最大限度消除其他气体干扰的特性,通过提取二次谐波信号实现甲烷浓度检测。然后分别采用heursure硬阈值算法、heursure软阈值算法和sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法,通过分析未去噪及小波变换去噪处理后得到的甲烷吸收信号谱图、甲烷二次谐波信号谱图、甲烷吸收信号的信噪比和均方根误差,优选sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法。不同浓度的甲烷标气线性拟合实验及特定浓度的甲烷标气重复性实验结果表明:通过小波变换（采用sqtwolog固定阈值算法）能有效降低噪声干扰,去噪处理后提取的二次谐波信号与甲烷真实浓度拟合优度R2为0.984,拟合效果更佳。采用TDLAS技术结合小波变换去噪算法,实现甲烷浓度检测的同时也能提高甲烷浓度检测精度。     

小波边界处理及实时去噪

基于小波阀值去噪良好的去噪能力和简单的操作方法，提出了一种基于小波阀值去噪的实时去噪方法。首先针对实际应用中数据有限对小波变换边界的影响，推导出了左右边界延拓数目，通过边界延拓，减小边界效应的影响，使去噪能力得到进一步的提高。接着推导出受边界效应影响的数目，给出了实时去噪流程图，通过相应的数据滞后输出，去除边界效应对数据区间的影响，使得实时小波去噪能够取得与离线去噪一样的效果。最后对算法进行仿真，给出了仿真结果。     

基于尺度乘积和相关性的图像去噪

为了去除图像的噪声,提出了一种基于尺度乘积和尺度相关性的平稳小波交换图像去噪方法.在传统小波系数估计的基础上,考虑到尺度间的相关性,利用不同尺度小波系数形成的系数向量,通过线性最小均方误差估计小波系数,获得各个高频子带的估计系数.针对单纯利用尺度间相关性去噪造成的图像边缘失真问题,在不同尺度小波系数形成的系数向量中引入了小波系数乘积,不但可以较好区分边缘信息和噪声信息,而且提高了原有算法的去噪能力.仿真结果表明,该图像去噪算法能有效去除图像噪声,较好保持图像边缘,在峰值信噪比和视觉质量上都有较大提高.     

考虑钟差修正的脉冲星与多普勒差分组合导航

为了提高导航系统长时间航行的导航精度和钟差修正能力, 提出了一种钟差修正的X射线脉冲星与多普勒差分组合导航方法.X射线脉冲星导航(X-ray pulsar navigation, XPNAV)使用脉冲到达时间作为导航量测量, 多普勒差分导航测量两个时刻航天器相对于太阳的多普勒速度, 并将两个多普勒速度的差值作为导航的量测量, 这里采用两个多普勒速度的差值可避免多普勒速度偏差; 在此基础上, 将星载时钟钟差增广为新的状态变量, 建立组合导航系统, 使用联邦无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter, UKF)融合导航信息.仿真结果表明, 该方法可以抑制多普勒速度偏差对导航的影响, 控制星载时钟钟差, 并提供更高的导航估计精度.     

一种结合小波变换的UPF改进算法

文中在非线性贝叶斯理论的基础上介绍了粒子滤波（PF）算法及其改进算法UPF算法。利用小波变换良好的去噪能力，提出了一种结合小波变换的UPF改进算法，该算法将小波变换的去噪原理应用于粒子滤波，用于降低重要性权值的方差，从而达到提高粒子滤波的精度和稳定性的目的。仿真结果表明改进的UPF算法与原UPF算法相比，收敛速度更快，滤波精度更高，因而是一种新型的粒子滤波改进算法。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。     

基于非齐次Poisson过程的脉冲星到达信号的最大似然相位估计

假设探测器速度恒定且仅考虑信号的一阶多普勒效应,给出了X射线脉冲星光子流到达的非齐次泊松（Nonhomogeneous Poisson）模型。研究了信号的相位即脉冲到达时刻（TOA）估计的最大似然函数法（ML）,并推导了理论上的克拉美罗性能限（CRB）。最后,利用解析形式的脉冲轮廓函数,分别对Crab脉冲星和B1821-24脉冲星的相位估计进行了蒙特卡罗（Monte Carlo）仿真,对估计性能进行了分析和比较。研究和仿真实验表明:该分析方法能够有效分析X射线脉冲星的TOA误差估计,评估不同脉冲星的定时精度。