基于伪卫星信号捕获原理的抗远近效应方法研究

针对导航领域中伪卫星定位存在的远近效应问题,提出一种基于伪卫星信号捕获原理的抗远近效应新方法.在对信号相干积分非相干累加捕获原理分析的基础上,通过重建强信号的归一化以及弱信号峰度特征值的判断来消除强弱信号的互相关干扰,实现伪卫星信号远近效应的消除.该方法可以一次对所有强信号进行估计,不需要另外增加硬件资源.通过搭建室内伪卫星定位系统及仿真可知,与相干积分非相干累加算法相比,其捕获性能更优,远近效应得到了有效的抑制,弱信号检测概率提高了25％.     

基于伪卫星信号捕获原理的抗远近效应方法研究（英文）

针对导航领域中伪卫星定位存在的远近效应问题,提出一种基于伪卫星信号捕获原理的抗远近效应新方法。在对信号相干积分非相干累加捕获原理分析的基础上,通过重建强信号的归一化以及弱信号峰度特征值的判断来消除强弱信号的互相关干扰,实现伪卫星信号远近效应的消除。该方法可以一次对所有强信号进行估计,不需要另外增加硬件资源。通过搭建室内伪卫星定位系统及仿真可知,与相干积分非相干累加算法相比,其捕获性能更优,远近效应得到了有效的抑制,弱信号检测概率提高了25%。     

基于高速信号采集系统累加平均算法研究

为改善高速信号采集系统在复杂噪声背景下重复信号的信噪比,实现触发频率自适应,文中设计并实现了基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的累加平均滤波算法。论述了使用累加平均滤波算法提高信噪比的基本原理,结合并行流水线结构的特点,搭建了算法的整体架构,具体分析了逻辑控制状态机和数据运算及两级缓存设计。经过调试仿真和光纤温度信号采集系统验证,该算法可在100 MHz全局时钟下对两路光纤温度信号进行高速采集与处理,并对比了光纤温度信号经过4 096次和65 536次累加平均滤波后的波形图,后者比前者信噪比提高了约5 dB。     

白噪声激励下含线性振子的双稳态能量捕获器动力学特性研究

目前,将环境振动直接转换为电能已成为能量捕获器研究的热点。对附加线性振子的双稳态电磁式能量捕获系统建立了动力学方程,从数值仿真的角度研究了白噪声激励下含线性振子的双稳态能量捕获器的动力学行为,分析了噪声强度、系统质量比和频率比对发电性能的影响。计算结果表明,随着噪声强度、质量比和频率比的增大,双稳态发电振子的运动幅值在不断增大,并且会产生大幅混沌运动,同时系统的输出电压也在不断增大,为双稳态电磁式能量捕获系统的相关研究提供了理论基础。     

基于不同积分时间帧累加的红外图像超帧方法

针对大多数常规红外成像系统单帧成帧时间内探测器组件响应动态范围有限,以及超帧算法需要借助其他复杂装置或专用电路的不足,提出了一种基于不同积分时间帧累加的红外图像超帧处理方法,采用电子学处理方法对整个超帧处理过程进行了研究。分析了限制红外探测器响应动态范围的原因,简单介绍了帧积分方法的原理和利弊。然后对不同积分时间下获得的图像进行了非均匀性校正、帧信息融合和新帧映射。实验结果表明:本文方法提高了系统的噪声等效温差(NETD),捕获了更多的场景原始图像信息,丰富了图像的灰度层次,增加了图像的信息熵。该方法能够等效拓展探测器的响应动态范围,增加场景原始信息的捕获,提高成像系统的输出信号信噪比以及探测灵敏度。     

基于相关分析和模式匹配的多普勒频率测量方法

研究了利用相关分析方法计算声纳信号的幅值和噪声方差,并以计算的估计误差最小为准则,运用模式匹配的原理实现了多普勒频率的搜索估计.文章推导了相关分析法的信噪比,表明该方法抑制噪声能力强,通过预先计算频偏矩阵使计算量得到减少.最后通过仿真计算验证了算法的性能.     

一种改进FFT弱信号捕获算法研究

为了解决传统的弱信号捕获算法灵敏度和运算效率低的问题,文章提出了一种改进FFT弱信号捕获算法。该算法是基于FFT捕获方法的,改进了传统FFT捕获算法。改进的算法充分利用批处理的方法和SINC内插算法,并且增加了多普勒补偿技术,这样可以提高信号累加时间容限,同时提高了捕获增益和信号捕获灵敏度。测试结果表明,和传统的FFT弱信号捕获算法相比,该算法弱信号捕获的概率大大增加。     

基于互相关检测和混沌理论的弱信号检测方法研究

本文简术了互相关检测的原理及混沌理论,在此基础上,提出了将互相关检测与混沌理论相结合检测微弱正弦周期信号的瓣方法。给出了原理框图、仿真模型及仿真实验结果。研究结果表明,此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法,因而具有广泛的应用前景。     

基于移动方差平均算法的相位敏感光时域 反射计去噪算法研究

在相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)系统中,扰动信号一般淹没在噪声中,导致扰动定位困难。 为了提高扰动信号的 信噪比,本文结合方差算法自身具有突出数据离散程度的特点,提出了一种移动方差平均算法。 相比于累加平均、移动平均法、 分离平均法、小波去噪、移动平均法+移动微分等传统算法,仿真和实验结果显示,移动方差平均算法具有更好的去噪效果,具 有更高的信噪比(SNR)。 因此,该算法可以用较少的累加采集次数实现扰动信号的定位,从而可以进一步提高 φ-OTDR 系统的 响应频率,提升系统的实时性。     

用数字平均法提高NMR信噪比的计算机程序问题

对弱信号进行同步累加是提高信噪比的一种手段。本文介绍了自制的100兆脉冲付里叶变换核磁共振(PFT—NMR)波谱仅用数字同步累加方法提高信号灵敏度的原理、装置及程序。     

超声波测距系统中的小波去噪方法研究

针对远距离超声波测距系统中回波信号信噪比低的问题,采用小波变换对超声波的回波信号进行去噪处理。为取得较好的去噪效果,对小波变换的参数选取进行了研究。根据小波基的特性,通过能量与能量熵选取最优小波基;基于回波信号噪声的白噪声特征,采用白噪声检验自适应确定分解层数;引入参考噪声信号,确定小波系数处理阈值,并选用一种结合软、硬阈值函数的改进阈值函数进行小波系数处理。为验证方法的有效性,搭建基于NI数据采集卡和LabVIEW的超声回波信号采集平台,利用MATLAB小波工具包完成回波信号的去噪处理,并通过信噪比、均方根误差等指标对去噪效果进行综合评判。实验表明小波去噪可以达到很好的去噪效果,为大量程超声测距提供理论基础。     

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。     

Reduction in acquisition time of scanning electron microscopy image using complex hysteresis smoothing

Complex hysteresis smoothing (CHS), which was developed for noise removal of scanning electron microscopy (SEM) images some years ago, is utilized in acquisition of an SEM image. When using CHS together, recording time can be reduced without problems by about one-third under the condition of SEM signal with a comparatively high signal-to-noise ratio (SNR). We do not recognize artificiality in a CHS-filtered image, because it has some advantages, that is, no degradation of resolution, only one easily chosen processing parameter (this parameter can be fixed and used in this study), and no processing artifacts. This originates in the fact that its criterion for distinguishing noise depends simply on the amplitude of the SEM signal. The automation of reduction in acquisition time is not difficult, because CHS successfully works for almost all varieties of SEM images with a fairly high SNR.     

基于变采样长度相关滤波的不平衡信号提取法

根据相关滤波提取信号幅值和相位的原理,定义了不平衡信号的近频噪声干扰度的概念,并构建了近频噪声干扰度模型,揭示了干扰度随频率差变化的分布规律;进而提出了一种基于变采样长度相关滤波的不平衡信号提取法,在短数据情况下根据MUSIC谱确定幅值最大的近频干扰信号频率,结合近频干扰度分布规律合理选择采样长度提取不平衡信号幅值和相位。电主轴动平衡测量实验和仿真结果表明：与传统定采样长度相关滤波相比,所提方法受信噪比波动影响小,抗近频干扰能力强,在采样长度更短时提取的不平衡信号幅值和相位的方差更小。     

基于有载品质因数的低抖动时钟电路研究

抖动作为衡量时钟信号质量的重要指标,对电子系统的性能具有重要意义。数据采集系统要获得良好的信噪比,就必须要有高性能低抖动的时钟信号。本文应用相位噪声与抖动的关系,同时结合相位噪声Leeson模型,研究了时钟信号发生电路的抖动及相位噪声特性,分析了电路有载品质因数QL对抖动的影响,并给出了电路主要器件与抖动关系的显性表达式。以一种100 MHz低抖动时钟信号发生电路为例,进行了理论分析、仿真和实验验证,并将其应用到2.5 GHz采样时钟信号发生电路中进行了对比测试。结果表明,提高电路的有载品质因素QL可以明显改善其抖动及相位噪声特性。     

Measuring information signal parameters under additive non-Gaussian correlated noise

Issues related to measuring the information parameters of signals reflected from an object under correlated additive non-Gaussian noise are considered. It is shown that in the presence of correlated non-Gaussian noise, increasing the correlation coefficient increases the generalized signal/noise ratio, which, in turn, improves the measurement accuracy of signal parameters. The obtained dependences confirm that the measurement error of signal information parameters is affected not only by the generalized signal/noise ratio, but also by accounting for the non-Gaussian nature of the additive noise, which leads to a significant improvement in the measurement accuracy of these parameters.     

基于相关自适应器的EM-MWD信号检测系统设计

经EM-MWD(electromagnetic method measurement while drilling)电磁通道传输至地表的信号很微弱并且极易受到白噪声、奇异噪声、工频噪声及其谐波等干扰,导致信号特征参数提取的准确度降低,为了解决这一难题,通过对电磁波传输信道的研究,根据接收初始信号强度以及自适应检测和相关检测的特点,研究并设计了相关自适应器,并基于此设计了电磁随钻地表信号检测系统。然后用Hilbert变换求信号包络,完成了数据拟合和残差分析,并计算了信噪比、均方根误差和误码率,最后做了实验。仿真和实验结果表明,利用该检测系统,能够提高信号特征参数的准确度,达到有效降噪目的,对后续分析和研究提供了保证。     

基于ZYNQ的ICP-MS数据采集处理系统设计与实现

数据采集系统是电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）的重要组成部分。本研究针对ICP-MS需要同步采集脉冲和模拟信号,且信号信噪比低的问题,提出了一种基于ZYNQ芯片的数据采集处理解决方案。利用ZYNQ集处理器和可编程逻辑于一体的特性,在ARM端搭载了用于流程控制及以太网通讯的FreeRTOS实时操作系统,在FPGA端基于FIR compiler和MCDMA IP核实现了数据的采集、缓存、动态滤波及传输。脱机测试结果表明,脉冲计数误差率小于0.000 5%,模拟计数线性度高达0.999 98,数字滤波幅频特性曲线与理论基本一致。在本团队自行研制的ICP-MS仪器中,利用本系统测试标准调谐液TUNE D,数据采集满足仪器需求,配置64阶低通滤波后,模拟计数中¹¹⁵In谱峰信噪比提高了49.59%。该系统FPGA端各资源占用率均小于50%,片上总功耗仅为2.28 W,有利于推动质谱仪小型化、智能化发展。     

Spectral Method of Detection of Laser Doppler Velocimeter Signals in Turbulent Flows

A spectral method of detection of laser Doppler velocimeter signals in turbulent flows is proposed. The method is based on estimating the signal/noise ratio adapted to the width of the power spectral density of the signal and comparing its value with the recognition threshold. Numerical simulations show that the error of the signal/noise ratio estimates is 1% for different velocities of the turbulent flow. Physical experiments aimed at measuring turbulent aerodynamic processes show that the proposed method offers a possibility of eliminating the errors of calculating the mean value and the velocity deviation equal to 15 and 78% by means of eliminating the signals with low signal/noise ratios from the processing system. Application of the proposed method also ensures lower nonuniformity of the signal/noise ratio estimates than that ensured by the famous method developed by Tropea for a wide range of turbulent velocities.     

Performance of new signal‐to‐noise ratio estimation for SEM images based on single image noise cross‐correlation

A new technique for estimation of signal‐to‐noise ratio in scanning electron microscope images is reported. The method is based on the image noise cross‐correlation estimation model recently developed. We derive the basic performance limits on a single image signal‐to‐noise ratio estimation using the Cramer–Rao inequality. The results are compared with those from existing estimation methods including the nearest neighbourhood (the simple method), the first order linear interpolator, and the autoregressive based estimator. The comparisons were made using several tests involving different images within the performance bounds. From the results obtained, the efficiency and accuracy of image noise cross‐correlation estimation technique is considerably better than the other three methods.