数字相关技术在激光多普勒测速仪中的应用

激光多普勒测速仪在导航系统中将是一种很好的速度传感器,而多普勒信号的处理在整套系统中起着十分关键的作用。本文提出将数字相关技术运用于激光多普勒测速仪的方法,对多普勒信号进行自相关处理,去除噪声干扰。仿真和实验均表明该技术大大提高多普勒信号的信噪比,降低系统对信号信噪比的要求,提高系统的抗噪能力和灵敏度,为设计高精度的激光多普勒测速仪创造了条件。     

一种新型超声信号消噪技术及其DSP实现

为了提高超声无损检测和无损评价中基础数据的信噪比,利用小波变换多分辨率性能实现对超声信号的消噪.将原始超声回波信号进行小波域子带分解后,按照一定的规则对细节信号进行软阈值处理,然后根据概貌信号和处理后的细节信号重构原信号,从而消除了噪声,达到提高信噪比的目的.该方法在DSP上进行了实现,实验结果表明,该方法增强了消噪性能的稳定性,提高了超声回波信号的信噪比.     

一种基于小波包和双谱的信号分析方法

在高斯噪声背景下,为了尽可能地消除噪声的干扰来提取有用信息,提出了一种基于小波包和双谱对加性高斯噪声信号进行处理的方法。主要利用小波包变换良好的时频分析能力和双谱对高斯噪声不敏感,不但能够抑制噪声、提高信噪比,而且可以得到信号幅度、相位、能量、非线性等丰富的特征信息。最后仿真表明了此方法分析信号的可行性和优越性。     

激光多普勒信号的几种处理方法在Matlab中的实现

激光多普勒信号具有强度弱、信噪比低、噪声干扰大等特点。简要介绍快速傅里叶变换（FFT）、数字相关、Welch修正周期图功率谱估计算法的基本原理,并在Matlab中对仿真信号和实测的激光多普勒信号用以上几种方法进行数据处理并做比较。实验结果表明,它们都能有效地从噪声中提取信号,数字相关技术能更好地去除噪声,但都存在精度不够高的问题,需要对信号处理方法做进一步的研究。     

基于小波变换的心电信号滤波算法

针对心电信号中含有的工频干扰、运动伪迹、肌电噪声和基线漂移四种噪声,提出一种以R波为优先准则,结合小波模极大值的逐拍滤波算法。该算法使用小波分解来消除心电信号中的基线漂移．采用小波模极大值法消除工频干扰和肌电噪声．利用小波分解各尺度间的相关性来消除运动伪迹。仿真实验结果表明,该算法平均信噪比达到22．3dB,说明其在有效改善信噪比的同时,能显著提高信号的分辨率。     

小波包多阈值法在地震信号去噪中的应用研究

地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。     

基于小波去噪的激光多普勒振动信号处理

为了降低激光多普勒振动信号中噪声产生的影响,采用基于改进小波去噪算法的激光多普勒振动信号处理方法,将尺度引入阈值函数,确立新的评价指标用于选择最优分解层数,从而来改进小波阈值去噪算法,并利用改进的算法处理振动信号, 进行了仿真分析和实验验证,取得了处理前后的振动数据。结果表明, 改进算法处理仿真信号的信噪比比原有算法提升19.4%;实验测得音叉振动频率为515Hz,与实际音叉频率基本吻合。这一结果对降低激光多普勒振动信号中噪声的影响、获取振动状态是有帮助的。     

噪声特性对多次采样累加平均技术的影响

在加性白噪声干扰下,对长驻留时间成像光谱仪运用多.次采样累加平均技术可以使信噪比随采样累加平均次数的平方根增长.实际系统中的噪声可能包含有色噪声成分,使得多次采样累加平均技术存在一定的应用限制.通过对数字累加平均处理后信噪比的变化进行理论推导与分析,得出了噪声的自相关特性对信噪比的影响.根据对暗信号和积分球面源信号分别进行2至300次累加平均并计算信嗓比,证明CCD成像光谱仪系统及愉入信号中存在有色噪声.当有色噪声相关性小时,家加次数低于50仍能得到理想白噪声时的效果.     

小波降噪对TDLAS 干涉抑制的研究

基于多光程吸收池的可调谐半导体激光吸收光谱 (TDLAS) 系统在检测过程中容易出现噪声干扰, 影响着其 实际检测性能。针对这种干扰的特征进行分析, 提出利用小波降噪法来改善 TDLAS 系统的探测性能。首先依据理论 研究结果选择合适的小波函数和分解层数, 然后通过这种小波对叠加干扰的仿真信号进行滤波, 结果表明这种降噪技 术具有良好的去噪效果。最后利用小波降噪技术处理了实验采集的不同浓度气体的直接吸收光谱 (DAS) 和二次谐波 信号, 相比于原信号, 降噪后信号的信噪比从 0.4 增加到 259, 系统的检测限也达到 7×10−6, 表明小波降噪方法在气体 光谱检测中具有较高的应用价值。     

匹配追踪算法的超声多普勒血流信号降噪研究

超声多普勒在临床医学中具有广泛的应用,但由于超声多普勒血流信号中夹杂了大量的噪声严重影响了时频声谱图的清晰度,所以必须采用一定的措施消除噪声。本文分别利用离散小波变换算法、小波包变换算法和匹配追踪算法对超声多普勒血流信号进行分解、变换以及降噪处理,并通过仿真实验,给出了不同信噪比情况下,对基于三种算法处理后的信号时域波形和频域波形进行了比较,证实了匹配追踪算法是一种非常适合于对像超声多普勒血流信号这样的频率带宽随时间变化很快的强噪声背景的信号进行噪声处理的算法。     

基于改进Morlet小波的超声回波信号处理

粘结复合材料的超声回波检测信号夹杂了大量的噪声,完全淹没了有用的裂纹缺陷信息,基于时域或频域的分析方法难以判断其是否存在缺陷.在对信号作多尺度分析的基础上,改进了Morlet小波,并基于改进Morlet小波对信号进行了各种分析.当取多个尺度参数时,基于改进Morlet小波变换得到的小波系数都包含有缺陷信号的频率成分,这样便解决了多分辨率分析时多尺度小波系数在分析窄频带缺陷信号时的不足.     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

小波分层法在激光多普勒测速信号中的应用

为了降低激光多普勒测速信号中的噪声，采用在仿真激光多普勒测速信号中加入高斯白噪的方法，通过小波分层后高频系数置零法和小波阈值去噪法2种方法进行仿真去噪，进行了仿真分析及实验验证。结果表明，小波分层后高频系数置零法能够提高信噪比获得图形光滑的信号，达到较理想的去噪效果。这一结果对提高在激光多普勒测速系统信号检测应用中的准确性是有帮助的。     

基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。     

高温合金中微小缺陷超声检测信号的小波去噪研究

本文首先建立了高温合金材料微小缺陷的超声检测信号模型,然后在分析仪器电噪声、晶粒散射噪声、缺陷信号的频谱分布及小波变换特性的基础上,采用一种用一个尺度间变化的门限阈值来去除噪声的小波变换系数再重构检测信号的方法提高信噪比。计算机仿真分析和实验结果表明,该方法不仅具有很好的去噪效果,而且重构的缺陷回波的波形失真度小,有利于进一步作定量检测。     

基于小波分析的脉冲激光回波信号分离方法北大核心CSCD

针对脉冲激光引信易受战场烟尘粒子后向散射回波干扰的问题,提出了一种基于小波分析的激光回波信号分离方法。通过Mie散射理论和蒙特卡洛方法,建立烟尘环境脉冲激光传输与接收理论模型,模拟含有噪声的激光回波信号。在回波信号分离过程中,首先通过基于阈值的小波去噪方法,去除激光回波信号噪声。再采用峰锐化算法提高回波信号的峰分辨率,解决波峰重叠度过高的问题。最后,对锐化后的回波信号进行连续小波变换,得到波峰峰位参数,并根据峰位值求解出最佳高斯拟合波形,得到峰强及峰宽信息。实验结果表明,利用连续小波变换求解出的回波峰位值偏差在7.9%之内,通过高斯函数拟合得到的峰宽值误差小于2.71%,峰强值误差小于1.82%。该方法通过对烟尘环境脉冲激光回波进行解析实现目标反射回波和烟尘后向散射回波的有效分离,可为实际战场环境脉冲激光引信抗烟尘干扰提供理论参考。     

合金弹头超声检测缺陷特征提取方法研究

在对合金弹头内部及近表面缺陷进行超声检测时,由于噪声干扰等原因,使得从超声回波信号中很难识别出缺陷回波的准确位置,进而影响对合金弹头缺陷的准确定位与重构,必须对回波信号进行处理。首先简要论述了合金弹头超声波检测原理和方法,然后针对采集的超声回波信号采用了小波时频分析方法进行缺陷特征提取。实验结果表明：采用小波时频分析方法进行缺陷特征提取能够较准确地判断出合金弹头内部及表面缺陷所存在的位置,为合金弹头的缺陷识别提供了有利的参考。     

基于小波变换的信号去噪

小波分析是现代数字信号处理的重要分支。为实现基于小波变换的图像去噪,以小波变换为基础,对一维信号及二维图像信号进行去噪。实验结果表明,基于小波变换的图像处理可以有效地去除噪声,与传统的信号分析技术相比,小波变换能在对信号进行消噪的同时,更好地保留原始信号。     

小波变换与匹配滤波耦合的激光雷达弱信号处理

远距离激光雷达回波信号弱,干扰强,处理比较困难。距离越远,得到的有用信号就越弱。为了提高激光雷达检测距离,对弱信号进行数字信号处理就显得很重要。采用一般方法常将干扰信号判断成有用信号,从而影响了激光雷达的工作能力。夺文采用小波变换和匹配滤波耦合的方法对激光雷达弱信号进行处理,既能从强噪声中提取有用信号,又能有效的去掉强干扰信号。采用一台TEA—CO2激光器进行实验,当采样速率达到200MHz时,对于信噪比大于1．2的含噪信号能有效地去掉噪声和强干扰信号,在保持原信号特征的情况下,准确地提取出有效的弱信号。这就有效地提高了激光雷达的工作能力。