一种改进的小波阈值去噪方法及在气象仪器领域的应用

文章针对在气象仪器领域中小波阈值去噪法的缺点,采用一种改进的小波阈值选取方法对阈值函数进行改进,而获得更好的去噪效果。在以往的阈值基础上加以修改,对传统的软、硬阈值的优点给予保留,改进软、硬阈值各自的缺点,从而获得一种新的阈值函数。利用Matlab仿真模拟和对算法的精度分析得出结论,经过改进后的小波阈值去噪法,将会获得更高的信噪比和更小的均方根误差,具有很好的降噪效果。     

基于K-L变换的光纤光栅解调算法研究

为了提高光纤光栅传感系统解调精度,针对FBG含噪信号,本文将K-L变换用于FBG解调,对整个解调过程做了理论分析,并且通过Matlab进行了仿真验证。实验结果表明,本文采用的方法解调精度达到了1pm,满足工程需要,具有应用价值。     

基于PSO-GWO-SVM的周界安防信号识别研究

针对支持向量机(SVM)在大规模入侵信号分类时存在的局限性,提出了一种改进的SVM信号识别方法。该方法首先采用粒子群优化算法(PSO)来生成多样化的初始位置,然后利用灰狼优化算法(GWO)更新离散搜索空间中样本的当前位置,获得最优特征子集;最后基于最优特征子集用SVM对待测样本进行分类识别。实验结果显明,在识别周界入侵信号时,基于PSO-GWO-SVM算法的分类器获得了96.86%的准确率、95.82%的灵敏度(SE)和96.31%的特异性。与传统的信号识别方法相比,具有更优异的识别精度、适应性和时效性。