利用高阶谱重构功率谱抑制高斯有色噪声

在大地电磁测深法(MT)中,天然交变电磁场是其研究的主要对象。天然电磁场通常非常微弱,而传统的MT处理方法抑制噪声能力,尤其是抑制有色噪声能力相对较弱,从而导致大地电磁响应函数经常出现形态异常,在资料反演解释时,许多地质特征难以有效提取出来,这些问题严重阻碍了MT的实际应用效能和发展。根据任何高斯过程,其高阶统计量(高阶累积量,高阶谱)均为零的性质,通过信号的高阶谱恢复功率谱,再由功率谱估算MT响应函数,以抑制高斯有色噪声的影响。数值模拟试验显示,这种方法在抑制高斯有色噪声方面优于传统功率谱方法。     

基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计在设备故障诊断中的应用

为了消除或衰减加在机械故障信号上的有色高斯噪声,更好地对信号功率谱进行估计,提出了基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计方法。该方法依据是高阶统计量对高斯噪声不敏感的特性。仿真结果表明,该方法能有效的抑制高斯有色噪声的干扰。     

基于双谱的噪声信号检测

传统的功率谱分析方法不能提供信号的高阶统计信息,在信号检测中无法有效地抑制噪声．本文根据高阶谱对高斯噪声是零响应的这一特性,提出了一种基于双谱的信号检测方法．通过实验仿真,结果表明：无论是对混有随机噪声还是高斯噪声的信号,在低信噪比的情况下,该方法均可获得比传统FFT方法更好的检测效果．     

海洋环境中大地电磁测深阻抗的ROBUST估计

传统上,地球的电磁响应函数均采用最小二乘方法估计,它假定信号的噪声是高斯正态分布,如果实际数据偏离这种分布,对系统参数的估计将产生较大偏差,在海洋环境中,研究表明,海水产生的电磁场噪音偏离正态分布,并且海水产生电磁噪音的频率范围正好与天然电磁场的“噪声词”相符,这进一步降低了该频段的信噪比,Ｒｏｂｕｓｔ的程序实现及其在海洋环境中大地电磁测深阻抗分析的应用。     

利用高阶统计量恢复二维谐波

基于高阶统计量提出了一种频域恢复频率、时域恢复幅度的时频域相结合的二维谐波信号的恢复方法。该方法由于使用了高阶累积量，因此不再受背景噪声为高斯白噪声的限制，可应用于高斯噪声中二维谐波信号的恢复。仿真实验证明了该方法的可行性     

高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复

提出了一种用于在高斯与非高斯混合有色噪声中进行谐波恢复的新方法。首先利用Hilbert变换将实数观测值变换成复数形式,然后应用一种特殊的高阶累计量识别非高斯噪声的AR参数并对含噪观测值进行预滤波后,再应用基于统计量的方法进行谐波恢复。文中提出的方法能够用来恢复高斯与非高斯混合有色噪声中的一维实数谐波信号,而不用考虑谐波信号是否存在相位耦合和非高斯噪声是否对称分布,仿真实验可以证明。     

一种推广的非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计方法

介绍了高阶统计量与互相关运算相混合的方法，在对非高斯相关噪声中，高斯信号进行时延估计中的应用。该方法首先计算出观测的四阶累积量，然后利用累积量投影公式计算二阶统计量，最后利用互相关方法确定信号的时延参数。仿真结果与二阶和三阶统计量相结合的混合方法进行了比较。结果表明该方法具有优越性。     

一类非高斯噪声的统计特性及其去噪研究

首先利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声--双模噪声的统计特性进行研究;其次,详细研究了利用小波包变换和随机共振来消除信号中夹杂的双模噪声.理论分析和仿真表明:此方法具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量的处理方法要优越.     

基于形态聚类的频率域大地电磁数据去噪新方法研究

大地电磁法是一种利用天然电磁场源进行深部地电结构勘探的地球物理方法,其信号容易受到各种噪声干扰。为了更好地识别大地电磁的信号与噪声,提取出有用的信号进行阻抗估计,本文提出一种基于频率域大地电磁信号形态进行自动聚类的算法,并使用该算法对合成数据和实测数据进行计算。研究结果表明：在频率域中,大地电磁信号形态都有一定的相似性,强干扰噪声在其对应的频段上表现出与信号不一样的特征,可以使用余弦相似度提取此类特征,并使用聚类算法将信号与噪声分离;基于合成、实测数据,采用所提出的算法计算的视电阻率曲线和相位曲线都更加平滑、连续,说明经过本方法处理后的大地电磁数据阻抗估计结果得到了明显的改善。     

高分辨率谐波恢复的互四阶累积量ESPRIT-SVD方法1

在互功率谱和高阶统计量理论基础上，提出了基于互四阶累积量的ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techneques)SVD(singular value discompose)方法。仿真结果表明，在混合色噪声背景下，该方法能够有效地抑制噪声，且具有良好的频率估计性能。