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1.
信噪比是微光成像系统的关键参数,决定了成像系统的性能与成像质量。给出了互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS)图像传感器微光成像系统的信噪比模型,仿真计算了系统的信噪比与信号、噪声的关系。搭建了信噪比测试环境,完成了系统信噪比测试实验。实验结果表明,理论值与实测值一致。最后,根据信噪比分析结果对给定系统进行了参数优化。计算结果显示,优化后的系统在1 mLux照度下,信噪比能达到4.5。信噪比的研究为基于CMOS微光成像系统的总体设计与优化提供了理论依据。  相似文献   
2.
针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。  相似文献   
3.
共反射面元(CRS)叠加借助于菲涅耳带的理念,可以最大限度地提高信噪比。在CRS叠加中,叠加效果取决于波场运动学参数,因此对参数的搜索尤为重要,而一些局部优化算法效果受限于参数初值的选取。本文采用粒子群(PSO)算法实现对二维CRS参数的搜索,在不影响叠加效果的基础上,提高了参数搜索效率,大大缩短了计算时间。模型和实际数据处理结果验证了方法的有效性。  相似文献   
4.
Efficiently performing high-resolution direction of arrival (DOA) estimation under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions has always been a challenge task in the literatures. Obvi-ously, in order to address this problem, the key is how to mine or reveal as much DOA related in-formation as possible from the degraded array outputs. However, it is certain that there is no per-fect solution for low SNR DOA estimation designed in the way of winner-takes-all. Therefore, this paper proposes to explore in depth the complementary DOA related information that exists in spa-tial spectrums acquired by different basic DOA estimators. Specifically, these basic spatial spec-trums are employed as the input of multi-source information fusion model. And the multi-source in-formation fusion model is composed of three heterogeneous meta learning machines, namely neural networks (NN), support vector machine (SVM), and random forests (RF). The final meta-spec-trum can be obtained by performing a final decision-making method. Experimental results illus-trate that the proposed information fusion based DOA estimation method can really make full use of the complementary information in the spatial spectrums obtained by different basic DOA estim-ators. Even under low SNR conditions, promising DOA estimation performance can be achieved.  相似文献   
5.
针对传统的经验模态分解(EMD)降噪方法容易丢失高频部分有用信号的不足,提出了一种修正阈值的EMD去噪方法。通过考察每个IMF的平滑度来判断其中噪声强度并以此修正用传统方法求得的阈值,再用修正的阈值对IMF进行阈值处理,实现对每个IMF的降噪,进而实现信号去噪的目的。在Matlab构造的超声信号的模型中分别添加3种不同强度的噪声模拟实际的噪声干扰,并进行去噪实验,结果表明修正阈值的EMD去噪方法对不同噪声环境下超声信号均有理想的去噪效果。  相似文献   
6.
针对硬阈值函数不连续性、软阈值函数中存在恒定偏差的问题,基于2种改进的阈值函数,构造了一种新阈值函数,提出了一种基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法。分别用硬阈值处理方法、软阈值处理方法及新阈值处理方法对系统信号和纯净语音信号进行去噪仿真实验。实验结果表明,新阈值去噪方法能减小信号失真,使重构信号逼近原始信号,达到了良好的去噪效果,比传统方法更具优越性和有效性。  相似文献   
7.
多段主元分析(MPCA)是针对间歇进行故障诊断一种行之有效的方法.在MPCA中主元个数的确定是模型的关键,关系到主元模型的可靠性、准确性、完备性.传统的累积方差贡献率(CPV)方法确定主元个数主观性较大并且没有考虑故障因素.为了提高检测性能,有效的提取主元,文中提出一种信噪比(SNR)与MPCA相结合选取间歇过程主元个数的方法,SNR表明的是故障诊断的灵敏度和主元个数的影响关系,在确保主元信息充分描述数据的基础上,该方法考虑了故障的信息对主元个数的影响来选取主元.将此方法应用于青霉素间歇发酵过程故障诊断中,仿真结果表明T2统计量和SPE统计量的响应曲线对故障更加敏感,有效地提高了故障诊断的准确率.  相似文献   
8.
郜宪锦 《电子科技》2015,28(1):140-142
针对最小频移键控调制信号的码速率估计问题,提出一种基于Haar小波变换的MSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作傅里叶变换得到信号频谱,对频谱频点分析粗估计信号的码速率,接着通过粗估计的码速率选取短时傅里叶变换窗函数长度和3个小波尺度,利用短时傅里叶变换得到信号瞬时频率变化,再利用小波的边缘检测特性对信号瞬时频率序列相位跳变点检测,最后对检测结果作频谱分析,估计频率得到MSK信号的码速率。仿真结果表明,高于信噪比门限时本算法可以对MSK信号码速率有效估计。  相似文献   
9.
复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是当今目标捡测的一个热点课题。为了检测到弱小目标,首先对图像进行复杂背景抑制,以达到抑制背景、提高信噪比的目的,然后比较三种方法的背景抑制能力,最后对抑制效果好的图像进行图像分割来进行弱小目标检测。  相似文献   
10.
基于时频峰值滤波的电力线通信噪声消除方法   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
为了克服电力线通信系统(PLC)中存在的大量噪声,改善低信噪比情况下电力线通信系统通信质量,提高电力线通信系统可靠性,引入时频峰值滤波(TFPF)算法作为电力线通信系统的噪声消除技术。时频峰值滤波算法通过频率调制将电力线含噪信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,从而恢复有效信号。针对电力线通信系统信号的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF。实验证明,在低信噪比情况下,该方法可以有效地消除电力线通信系统噪声,降低误码率(BE  相似文献   
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