一种基于轮廓波变换的高效率去噪算法研究

为提高地震属性剖面的信噪比和空间分辨率,提出了一种基于轮廓波变换的高效率去噪算法。该方法利用地震剖面能量分布的空间特征,结合9-7正交滤波器组和方向滤波器组对原始采集的地震剖面进行多尺度分解,根据有效地震信号和噪声信号分解后的差异性设计了一种自适应的阈值滤波器,通过拉普拉斯金字塔重构地震数据实现轮廓波变换去噪。试验结果与小波变换算法的去噪结果对比论证表明,基于轮廓波变换的高效率去噪算法能够有效压制噪声,提高地震信号的信噪比,处理后效果较小波变换有明显提高。     

基于CEEMDAN-DFA与FCM聚类算法的大地电磁强噪声识别与抑制

CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,自适应噪声的完备经验模态分解)-DFA(detrended fluctuation analysis,去趋势波动分析)滤波算法首先将含噪信号进行CEEMDAN分解,并以DFA方法提供的标度指数为依据,然后从分解得到的本征模态函数中自适应地选取有用的分量去重构信号.仿真试验表明,在不同信噪比背景下,该方法相对于小波阈值和EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)-DFA方法具有一定的优越性.此外,选用模糊熵与短时能量作为模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的特征参数,对受典型强噪声干扰的大地电磁信号进行信噪识别,获得了较好的识别效果.鉴于此,将这2种算法相结合对实测信号中受到强干扰的部分进行识别与噪声抑制.结果表明,该方法能有效地克服传统整体滤波处理产生的过处理现象,在压制强噪声的同时能较好地保留实测数据中有用的低频成分.     

直扩系统中白化滤波器的研究

针对直扩系统对强窄带干扰的抗干扰能力弱的缺陷,提出了采用白化自适应滤波器来跟踪并消除强窄带干扰的新方法.对双向抽头滤波器和预测误差滤波器这两种自适应滤波器的特性进行了分析,并在计算机上进行了数值仿真.仿真结果表明,加白化滤波器确实能提高系统的抗强窄带干扰的能力,同时也表明双向抽头滤波器的抗干扰性能比预测误差横向滤波器的性能要好.     

一种新的子空间投影抗干扰改进算法

子空间投影算法是一类重要的天线阵抗干扰算法。在强干扰环境下，子空间投影抗干扰算法能够有效抑制强干扰，但同时也会造成有用信号损耗。本文从天线阵列增益的角度出发，提出一种基于子空间投影的抗干扰新算法，以有效降低有用信号损耗。仿真实验结果证明，本文提出的新算法可使阵列输出载噪比至少提高1.2dB。     

全双工双通路中继网络干扰处理与信号检测算法

全双工双通路连续中继(FD-TPSR)网络频谱效率高,状态控制简单,但全双工中继存在残留自干扰(RSI),发射中继对接收中继也会形成中继间干扰(IRI),会导致通信性能下降.这里提出一种中继间干扰处理方法,中继节点消除部分IRI,以提高端到端信干噪比;保留部分IRI,在目的节点构成延迟转发编码结构,以提供分集增益.同时提出一种基于并行软干扰消除的匹配滤波(MF-PSIC)信号检测算法,匹配滤波器结构简单,实现复杂度低,基于软输出的并行干扰消除能同时检测所有时隙的符号,处理时延小.仿真结果表明,中继间干扰处理方法兼顾了分集增益和累积干扰与噪声因素,相比于无IRI消除和完全IRI消除,误比特率最低; MF-PSIC信号检测算法实现复杂度低,相比于ML信号检测算法仅有很少的性能损失.     

FIR数字滤波器在声音识别系统上的应用

目的消除门禁声音识别系统受到的干扰信号,使得门禁系统能正常和准确地为公司员工出入做好服务。方法以某公司大楼为例,根据声音信号的特点,设计出合理的FIR数字滤波器进行滤波去噪。结果比较原始信号与滤除后信号的波形和频谱图,实验表明的确能够有效消除噪声。结论由于声音信号在传输过程中易受到干扰,只要设计出合理的滤波器,则能有效的去除噪声,使得声音识别系统正常运行。     

农业GPS定位中的多径抑制算法研究

[目的]随着我国现代化精细农业的快速发展,应用于农业的GPS定位精度要求日益提高,由于多径信号的不确定性,传统跟踪环路不能准确估计多径信号参数,也不能有效抑制多径干扰。[方法]因此,本文利用多径信号估计与消除技术抑制多径干扰,在跟踪环中引入自适应滤波器估计多径信号参数,准确计算码延迟和幅度衰减。[结果]构建多径信号抑制模块消除多径干扰,可获得直达信号的码延迟和载波相位。试验分析表明,本文提出的多径干扰抑制算法能够准确估计多径信号参数,有效抑制多径干扰。[结论]改进后的GPS接收机可以增强卫星定位精度,满足现代化农业提出的科学种田、精确管理的定位需求。     

非高斯噪声背景下的管道泄漏微弱信号自适应检测

为了解决输气管道泄漏微弱信号难以检测的问题,基于天然气长输管道模拟泄漏试验数据,针对淹没在非高斯噪声中的微弱信号,提出一种非高斯噪声背景下管道泄漏微弱信号自适应检测技术。因传感器采集的信号包含丰富的低频成分,自适应滤波器跟踪输入信号的变化,消除低频分量,使输入噪声信号的功率谱变得平坦,通过白化后的匹配滤波器,检测出淹没在非高斯噪声中的微弱信号和负脉冲信号发生的时刻。两次管道模拟泄漏试验结果表明,该算法能够有效地检测非高斯噪声背景下管道泄漏中的微弱信号。     

远程控制精准化灌溉系统中自适应均衡技术仿真研究

数字通信系统是远程控制农田节水灌溉系统实现远程控制和数据传输的主要途径,数字通信系统中多径衰落的无线信道环境通常会使接收信号受到严重的码间干扰,自适应均衡可以校正信道产生的畸变.本研究介绍了自适应均衡器的原理和结构,建立了基于MATLAB的系统仿真模型,对基于自适应最小均方误差(LMS)算法的自适应均衡器进行了仿真研究...     

基于LMS算法的自适应抗噪通话系统的研究

本文阐述了自适应滤波技术在抗噪通信中的应用及发展，给出了实现自适应信号分离信号提取和增强的LMS算法，并且基于LMS算法实现自适应信号分离器的Matlab仿真实验，对仿真结果相应分析，而后给出硬件实现框图。     

基于DTW的孤立词语音识别系统设计

设计了一种基于小波变换的孤立词语音识别系统。该系统提取语音信号的特征矢量,使用DTW算法对待测语音进行匹配,通过对输入信号的降噪处理,提高孤立词在噪声环境下的识别精度。测试结果表明,在无强噪声干扰条件下,该系统能较好实现孤立词语音识别。     

一种基于 Chebyshev正交多项式的卡尔曼滤波器

针对卡尔曼滤波器滤波非线性系统做了改进,提出了一种基于Chebyshev正交多项式的卡尔曼滤波器.非线性系统经Chebyshev正交多项式分解后,再利用标准卡尔曼算法求解,理论上可以无限逼近此系统,使其达到理想精度.为了验证算法的有效性,本文对此作了理论推导,并将算法应用于混沌系统,实验中传输信号与理想信号之间的误差由白噪声产生,仿真结果表明,其性能优于Unscented卡尔曼滤波器.     

谐波电流检测新方法及在有源电力滤波器中的应用

针对现阶段对电网谐波电流检测方法中，普遍存在工频周期时延、计算量大等不足，提出了一种基于单相电压同步坐标变换的检测方法．该方法利用单相电压构造同步旋转角，不管在三相平衡系统还是不平衡系统中都能有效检测出电网谐波电流，并且不需要锁相环电路就可以获得同步旋转角，消除了PLL延时带来的影响．仿真与工程实际表明：该算法能有效提高系统的实时性、目标跟随能力，更适合于有源滤波器的工程应用．     

基于四阶累积量的农村电网间谐波检测算法研究

针对间谐波已成为污染农村电网公害的现状,在分析了农村电网间谐波来源及特点的基础上,利用高阶累积量能抑制高斯噪声的优点,推导间谐波信号的修正Yule-Walker方程,提出了一种基于四阶累积量和自回归(au-toregressive,AR)模型的农村电网间谐波参数化检测算法,并对四阶累积量的估计算法进行了改进,完成了农村电网间谐波频率和幅值检测的研究.仿真分析表明,在有较低信噪比的高斯噪声污染情况下,该算法能保证高频率分辨率与微弱间谐波信号的较迅速的检测能力,从而为农村电网间谐波的检测提供了一种有效的手段.     

基于二代小波变换和盲信号分离的肌电信号工频去噪处理方法

通过数据采集装置获取的表面肌电信号往往含有一些噪声和干扰,其中主要为50Hz工频干扰。为了得到有效的sEMG,本文提出一种二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的方法。先利用二代小波变换的消噪作用,将采集到的sEMG中的部分噪声去除,再经过FastICA算法对经过二代小波消噪后的信号进行工频去噪,实验最后利用相关性系数验证ICA分量与原始sEMG的一致性。     

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究

信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及人为因素的影响,使信号不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

一种基于RLS算法主动噪声控制系统的研究

为了改善单通道主动噪声FX-LMS系统的噪声抵消性能，尤其是非平稳噪声的抵消性能。将基于QR分解的RLS算法应用于FX-LMS系统中构成了FX-QRLS系统。仿真结果表明，对粉红平稳噪声信号，该系统抵消效果较FX-LMS系统提高了约8dB；对于在FX-LMS系统中不收敛的非平稳噪声，也可以得到较好的抵消效果。实际噪声控制中应用QRLS算法是可能的。     

盲信号分离的自适应算法研究

盲信号分离在信号处理界一直有着重要的地位,其目的就是要根据观测到的混合数据向量恢复出混合前的原始信号。论述LMS和RLS两种进行盲信号分离的自适应算法,并使用它们对合成数据进行实验,考察算法的特性和效果,并进行比较分析。结果表明：LMS算法与RLS算法相比,RLS算法的收敛性能更好一些,而RLS的稳定性则存在振荡问题,在实际应用中需要选择合适的方法和参数。     

农业物联网数字图像传输—小波变换信号滤波处理研究

在农业物联网数字图像传输过程中,经常存在信号杂波会产生噪声,这对图像的像素与质量产生一定影响,如边缘检测、影像分析与处理、机器视觉等方面,噪声的干扰会对图像处理的结果产生畸变与误差。因此,小波变换对于线性与非线性问题中的非平稳信号具有良好的分析能力,故成为信号滤波的常用工具。混合中值滤波与小波变换结合改进算法的原理即在实际信号范畴中检索到与小波函数空间匹配的最佳映射,其目的在于使得原有传输信号达到最佳复原。小波滤波可以近似逼近为一个低通滤波,只是相比普通低通滤波而言,它还能保持原有信号某些尺度与细节特点。     

泥浆脉冲信号的小波检测方法研究及应用

在目前采用钻井液脉冲方式传输信号的无线随钻测量系统中,由于泥浆压力、井深、泵压力等信道传输特性的影响,测量系统中在井口采集的泥浆脉冲信号往往包含了各种噪声,直接影响到有用信号检测结果的正确性。对泥浆脉冲信号的传输特性及信号中噪声的特性进行了深入的分析,提出以小波分析为基础的泥浆脉冲信号检测方法。现场数据应用结果表明,该方法能够有效去除信号中的噪声并在不引起明显失真的情况下检测出井下有用信号,在泥浆脉冲信号处理中有广阔的应用前景。