红外甲烷传感器检测中的算法研究

针对在红外甲烷气体检测中处理数据精度不高的问题,通过对最小二乘法曲线拟合进行分析,阐述了在红外甲烷检测中使用最小二乘法拟合所存在的问题,提出了一种改进的分段最小二乘法.并根据试验中测试的数据对两种拟合方法进行了分析及对比研究.试验证明:分段最小二乘法可有效提高气体检测的测量精度.     

斜面测量处理方法

介绍了斜面测量的计算机处理数据方法,主要研究最小二乘法原理下的数据处理,提出基于最小二乘法处理的数学模型,给出相应的程序框图。应用C语言编程,大大提高了斜面测量的精度和运算速度。     

基于C语言的斜面测量处理方法

介绍了斜面测量的计算机处理数据方法,主要研究最小二乘原理下的数据处理,提出基于最小二乘法处理的数学模型,给出相应的程序框图.应用C语言编程,大大提高了斜面测量的精度和运算速度.     

滚动轴承寿命及疲劳试验数据的处理方法

因滚动轴承寿命及疲劳试验的数据极其离散,为了得到可靠的结果,本文对轴承寿命试验数据处理方法进行了分析对比的研究。对韦布尔分布函数中的 二参数的估计方法,可用最小二乘法、改进最小二乘法、平均法等、其计算结果,差别都很小。在均可适用的情况下,建议采用较简便的平均法。同时提出了应用平均法,对截尾法快速试验的数据处理方法。     

基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量

提出了一种基于改进的鲁棒学习方法(improved robust learning algorithm,IRLA)的多最小二乘支持向量机(multipleleast squares support vector machine,Multi-LSSVM)建模方法,用以解决非线性系统建模问题。该方法通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多个成员最小二乘支持向量机模型,然后应用改进的鲁棒学习方法对成员最小二乘支持向量机模型的权重进行优化融合,从而使多最小二乘支持向量机模型具有较高的准确率和泛化能力。通过仿真实验,验证了方法的有效性;并将其应用于湿法冶金合成过程草酸钴粒度软测量建模问题,获得了比单个最小二乘支持向量机模型方法更高的预测精度。     

间断函数的全相位最小二乘法逼近

论文对原Fourier级数最小二乘逼近进行研究,提出全相位最小二乘逼近,它由Fourier系数不同循环起点的子最小二乘逼近组成,可将间断引起的过冲互相抵消,明显改善有间断的函数的逼近性能,实验证明逼近波形信噪比比传统方法大11db。     

基于牙科X光片的多种直方图均衡化图像增强对比

牙科X光片在牙科疾病的诊断治疗中越来越重要。牙齿X光片机不像光学相机可以聚焦,常受低对比度和噪声的影响,很难直接借此识别疾病特征,常常需要对图片进行增强处理,故主要探讨一些适用于电子病例的牙科X光图像增强算法。算法主要有直方图均衡化、限制对比度自适应直方图均衡化、锐化中值滤波自适应直方图均衡化和改进的对比度自适应直方图均衡化方法。通过对这些算法处理后的牙科X光片图像的均方根误差(RMSE)、图像信噪比(SNR)和改善对比度指数(CII)以及视觉效果进行比较,发现用改进的对比度自适应直方图均衡化方法处理所得图像的均方根误差、改善对比度指数最小,图像信噪比最大,图像视觉效果清晰。     

改进的无网格局部边界积分方程方法

将局部边界积分方程与改进的移动最小二乘法相结合,提出改进的无网格局部边界积分方程方法。改进的移动最小二乘法引入带权的正交基函数,可以克服现有的移动最小二乘法在构造近似函数时须要进行大量的矩阵求逆、计算量大、法方程组容易出现病态方程组的缺点。将改进的无网格局部边界积分方程方法应用于弹性力学问题,并推导出相应的离散方程。通过数值算例验证了该方法的有效性。与原有的局部边界积分方程方法相比,该方法具有计算量小、数值稳定性好并且不会出现病态方程组的优点。     

转子动平衡影响系数法改进

影响系数法是转子动平衡的重要方法。本文结合动平衡实践,针对平衡过程中影响系数法存在的一些问题(残余振动量偏大、配重质量受限等),提出了3种改进方法:即加权迭代最小二乘法、限制配重的最小二乘法和基于遗传算法的最小二乘法。经过模拟实验验证,本文提出的改进方法是可行的、有效的。     

基于经典谱估计改进方法的涡街流量计

针对涡街流量计高精度、高量程比的要求,在分析涡街信号及其噪声特点的基础上,提出一种采用自适应采样频率和Welch功率谱估计相结合的涡街信号分析处理方法。该方法首先使用经典功率谱估计的FFT算法计算出信号频率的区间范围,然后将信号通过相应截止频率的低通滤波器以防止发生混叠现象,采用信号抽取的方法降低采样频率从而减小频谱的最小频率分辨率,最后采用Welch功率谱估计的方法进行谱分析提高信噪比、减少谱失真。仿真及实验结果表明:所提出的涡街信号处理方法能有效地抑制噪声,实现高精度的功率谱计算,对于提升和改进涡街流量计的性能有良好的效果。     

基于奇异值分解的侵彻过载信号降噪方法

为解决硬目标侵彻过载信号的降噪问题,提出侵彻加速度信号的奇异值分解技术。首先,通过主体奇异值分量稳定原则确定信号的重构子矩阵;然后,利用前K次奇异值能量占优法则提取奇异值的有效阶次,在此基础上对实测信号进行奇异值分解;最后,利用分解出的有效奇异值完成信号的重构。实验证明,经此方法处理的侵彻过载信号可以有效剔除隐含在弹体加速度信号中的振动和噪声,重构后的加速度曲线具有比小波降噪效果更好的信噪比,积分得到的位移曲线能较好反映实际侵彻深度,是侵彻过载信号处理的一种新的可行方法。     

基于幂函数型双稳随机共振的故障信号检测方法

在实际的故障诊断中,有用信号经常淹没在噪声中,特征信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将幂函数型单势阱模型与Gaussian Potential模型相结合提出一种新型的双稳随机共振系统,称为幂函数型双稳随机共振系统。首先,以平均信噪比增益为衡量指标,提出一种寻找最优系统参数组合的算法,使微弱信号、噪声及系统产生最佳的共振效果;然后,基于幂函数型双稳随机共振系统对Levy噪声背景下的仿真信号进行检测;最后提出一种基于小波变换和幂函数型双稳随机共振的微弱信号检测方法并应用于轴承故障信号检测中。仿真实验表明,幂函数型双稳随机共振模型在故障信号检测中是有效和可靠的。     

基于CEEMDAN-PE的心冲击信号降噪方法研究

心冲击信号(BCG)是反应心脏力学特征的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量,然而BCG信号微弱且极易受到干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)联合排列熵(PE)的BCG降噪方法。首先,将采集到的BCG信号通过CEEMDAN分解得到一系列按频率由高到低的固有模态函数(IMF)。其次,通过PE计算各个IMF分量的值并确定有效信号的阈值范围,从而滤除信号中的高频噪声和基线漂移。最后实验结果显示,降噪后信号的幅频特性得到明显改善且信噪比较传统方法有明显提高,证明了本文降噪方法效果显著,能够有效还原BCG信号特征。     

旋转机械信号采集中的一种脉冲剔除方法

脉冲干扰出现在旋转机械信号采集中可导致信号频谱的不稳定,直接影响了状态监测的准确性与可靠性。本文提出了一种简单有效的脉冲剔除方法,实验证明采用这种方法可成功地抑制脉冲干扰,提高信噪比。     

Image signal‐to‐noise ratio estimation using adaptive slope nearest‐neighbourhood model

A new technique based on nearest neighbourhood method is proposed. In this paper, considering the noise as Gaussian additive white noise, new technique single‐image‐based estimator is proposed. The performance of this new technique such as adaptive slope nearest neighbourhood is compared with three of the existing method which are original nearest neighbourhood (simple method), first‐order interpolation method and shape‐preserving piecewise cubic hermite autoregressive moving average. In a few cases involving images with different brightness and edges, this adaptive slope nearest neighbourhood is found to deliver an optimum solution for signal‐to‐noise ratio estimation problems. For different values of noise variance, the adaptive slope nearest neighbourhood has highest accuracy and less percentage estimation error. Being more robust with white noise, the new proposed technique estimator has efficiency that is significantly greater than those of the three methods.     

激光超声信号去噪的经验模态分解实现及改进

考虑激光超声检测过程中噪声对缺陷和材料特征分析和检测的影响,本文以激光超声信号去噪为目的,研究了基于经验模态分解（EMD）的激光超声信号时间尺度滤波过程。针对分解过程中固有模态函数（IMF）上有用信号与噪声的混叠现象对重构信噪比的影响,结合信号多模态和宽频带的特点,提出了基于峰度检验策略的时域加窗方法。该方法通过局部峰度检验判断重构起点附近IMF中有用信号的位置及信噪分界点,利用Turkey-Hanning窗保存有用信号,抑制噪声,实现信号与噪声的解混叠,改善重构信号质量。仿真和实验结果表明,该方法具有良好的自适应性,有效识别并分离了信号和噪声成分,信噪改善比达14 dB以上,相对原始方法提升了3 dB,相对性能增强了20%,并且改进效果随信号受污染程度的加重而愈发突出,有望在高噪声水平下发挥优势。     

机械信号分析中消噪方法的研究

提出一种新的信号预处理方法——幅值奇次乘方法。研究表明，该方法可以有效地抑制信号中的随机噪声成分，从而提高信号的信噪比。     

高噪声背景下超声信号数字处理技术研究

实现高噪声背景下超声回波信号的可靠识别在工程实际中非常重要。本文对高噪声背景下的超声测距信号进行了傅里叶频谱分析和成分分析， 在此基础上确定了频率滤波的滤波范围，并进行了滤波处理。提出了用自相关技术实现高噪声背景下超声回波信号识别的方法，建立了相应的数学模型，给出了理论分析和实验结果。     

直流电源激励下的电路高分辨力应变信号处理

针对应变信号测量中存在的噪声与直流漂移问题,在研究应变信号漂移特性的基础上,提出了一种适用的直流漂移消除方法,即根据信号的局部极值点进行分段,而后对各段进行多项式拟合;对漂移消除后的信号采用一维双边滤波进行降噪处理,提出了双边滤波最优参数的选择方法,并以信噪比为指标对双边滤波的降噪性能进行了评估。利用实验检验了提出方法的有效性,实验数据为微创外科手术机器人力传感器的应变信号。实验结果表明,经改进的分段多项式拟合方法有效去除了直流漂移;双边滤波方法不仅适用于信号的动态滤波,也保证了良好的滤波效果;使用本文提出的应变信号处理方法后,力传感器的分辨力优于2 g。     

基于经验与变分混合分解的超声回波信号噪声消除方法

超声缺陷检测结果易受超声回波信号中复杂噪声的干扰,为了提高超声缺陷检测的准确度,提出一种基于混合分解的 超声回波信号噪声消除方法。 采用经验模态分解算法结合相关系数指标对超声回波信号进行预处理,得到消除低频噪声分量 的超声回波预处理信号。 基于变分模态分解将该预处理信号分解为一系列窄带本征模态函数,引入互信息指标估计变分模态 分解的最优模态数量,并根据窄带本征模态函数与预处理信号的相关系数提取有用的模态分量,实现对超声回波信号去噪结果 的重构。 通过仿真和实测超声回波信号验证了本文方法的去噪性能,并与现有方法进行了对比。 结果表明,本文方法可同时消 除超声回波信号中的高频和低频噪声,在不同信噪比条件下 EMD、VMD 和本文方法去噪结果的 SNR 均值分别为 10. 01、9. 48 和 16. 09 dB,验证了本文方法对于超声回波信号噪声消除的优越性。