超声回波信号解调及其包络相关时延估计算法

互相关函数法是脉冲法超声测距中最常用的时延估计算法,但窄带超声回波信号的振荡特性导致它们的相关函数在峰值位置近似作等幅振荡,从而为精确搜索相关函数的峰值带来困难,所以有必要对相关函数包络的峰值进行搜索.首先分析了超声回波信号解调的常规算法,然后提出了基于FFT的直接提取相关函数包络的快速算法.仿真与实验研究表明,该方法能精确提取相关函数的包络,在不增加计算量的情况下精确搜索到相关函数的峰值位置.     

逆合成孔径雷达成像包络对齐的迭代改进方法

包络对齐是逆合成孔径雷达（ISAR）平动补偿的关键技术,是图像重构的基础.依据设备所使用包络对齐方法,在积累互相关法的基础上进行算法改进,提出迭代相关对齐法.不同于原方法,迭代相关法使用平均距离像作为参考包络对各次回波作相关对齐,并进行多次迭代,直至收敛,有效地防止对齐漂移和突变误差的发生,从而保证了包络对齐的精度和稳定度.仿真结果表明,该方法能显著提高包络对齐精度从而提高ISAR成像质量,且运算量增加不大.     

基于Peakvue技术的轴承故障检测

针对传统轴承故障检测三频段包络解调方法计算量大、速度慢的特点,提出了一种基于Peakvue技术的轴承故障检测方法.该方法采用加速度传感器捕捉含有具有短时特性应力波的轴承振动信号,对加速度传感器的输出信号进行高通滤波分离出高频信号和应力波信号,并按一定时间间隔提取滤波后的信号峰值,对提取后的信号进行包络解调判断故障类型.Matlab仿真实验结果表明:该方法有利于提高轴承故障检测的处理速度和诊断准确率.     

基于OpenMP的包络对齐并行方法研究与实现

采用加矩形窗的积累互相关法和基于Fourier变换频域移位性质的最小熵法进行一维距离像包络对齐。针对包络对齐算法数据量大、复杂度高、运行时间长等缺点,提出一种应用于多核处理器的包络对齐并行算法。该方法利用OpenMP编译指导指令#pragma omp section和#pragma omp for对积累互相关算法和最小熵算法进行多线程并行优化。理论分析和仿真实验表明,该方法大大提升了算法的执行效率。     

超声流量测量相关测时信号处理

传播时间法超声流量测量中使用相关时延估计,需考虑包络提取位置和相关峰值模糊性问题.在标准表法空气流量实验装置上,进行了相关前/后包络解调和相关峰值检测概率分布的实验.结果表明,先相关后取包络,可充分利用载波的精细化结构和较完整的信号信息,流速的平均读数误差约为先取包络后相关方法的1/2,标准偏差约为其1/3.峰值模糊性...     

基于改进的EEMD-Hilbert包络解调轴箱轴承故障诊断

为解决在轴箱轴承故障诊断中,原始振动信号带通滤波器参数选择依靠主观工作经验,EEMD分解技术中多个IMF分量分析效率及准确性较低等问题,提出一种改进的EEMD-Hilbert包络解调方法.该方法采用EEMD对原始信号进行分解,利用双相关系数法及阈值法选取有效本征模态分量,通过对本征模态分量进行Hilbert包络解调,获取包络信号幅值谱作为故障特征量进行轴箱轴承故障诊断.并通过轴箱轴承实验台测试验证了该方法的有效性.     

频率步进雷达ISAR成像包络对齐新方法

逆合成孔径雷达成像常用的运动补偿方法是利用距离像的相关性进行包络对齐.但当目标速度或加速度较大时,散射点走动较大且距离像发散程度严重,此时直接利用距离像的相关性进行包络对齐会有较大的误差.本文分析了频率步进雷达运动目标的回波信号模型,讨论了目标的速度和加速度对距离像的影响,提出了当目标速度和加速度较大时,先用高斯包络线性调频信号自适应分解估计出目标运动的加速度和速度,粗补偿后再用距离像最小熵准则进行精补偿的包络对齐方法.该方法计算量小,估计精度高,且无测速模糊的缺点,仿真结果验证了它能较精确地估计出目标的运动参数,运动补偿效果好.     

基于信号包络分析的并行微弱信号检测算法

针对目前微弱信号检测主要利用相关运算检测已知参数的周期信号是否存在,算法复杂、通用性不强的问题,从数学形态学的角度出发,提出一种基于信号包络分析的并行微弱信号检测算法,通过局部运算性能良好的凸点筛选,逐级提取信号的包络,最终的高级包络收敛于多个信号的峰值位置。算法不需要被检测信号的先验知识,对高斯噪声有很好的抑制作用。在信噪比为-10dB的仿真实验中,算法依然保持较好的检测效果;实测数据显示,算法具有较好的微弱信号检测性能。     

基于包络延拓和本征波匹配的时变DoS攻击频谱检测

DoS攻击信号具有非平稳时变特性,湮没在色噪声背景的复杂网络环境中,对之难以有效检测.传统方法中采用基于非平稳时变信号处理的Hough变换单谱脉冲响应检测算法,由于二次型时频分布的边缘效应会引起较大包络衰减,检测性能不好.因此提出一种基于包络延拓和本征波匹配的时变DoS攻击信号频谱检测算法来对DoS攻击检测信号进行双曲调频分解,构建信号数学演化模型,得到信号包络和本征波特征提取结果.采用双线性Hough变换法分析频谱特征畸变,进行瞬时频率估计,得到信号的单谱脉冲响幅频响应,在包络时频特征空间优化搜索路径实现包络延拓,基于最小均方误差准则设计本征波匹配滤波器,控制DoS频谱偏移,实现信号频谱检测.仿真结果表明,本算法能在强色噪声背景干扰下提高检测性能,检测概率高于传统算法,且能准确估计参量信息,提高对DoS攻击信号的主动防御能力.     

基于起始和截止时刻的听觉分段

分段是计算声场景分析中的一个重要步骤.传统分段是基于响应能量和相邻通道的互相关性,易受干扰,会忽略清音,且计算量大.研究了另一种分段方式:基于语音的起始截止时刻分段.采用一种可纠正失真的包络求取算法获得较准确的信号包络,然后通过卷积高斯函数和低通滤波器进行频域时域平滑处理,并提出一种简单实用的去除系统延迟的方法,最后检测起始截止时刻并将其组合成段.仿真实验表明此分段方法能准确提取起止时刻,完成强噪声环境下语音信号的分段.     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

能量包络的简单TOA估计研究

目前IR-UWB（脉冲超宽带）测距算法中基于匹配滤波的TOA（到达时刻）估计算法存在有复杂度高和运算量大的缺点,提出了一种基于能量包络的简单TOA估计算法。该算法是一种单纯的基于相关输出最大值点检测的TOA估计算法：相关器输入接收到的多径信号和锯齿波,检测相关输出最大值点作为TOA估计。该算法比基于匹配滤波输出峰值点检测算法的运算量减小,且算法简单;无需在本地产生复杂的模板信号。通过理论分析,证明了该算法的科学性,通过仿真验证了算法的有效性,对该算法与已有的多种TOA估计算法进行了比较,分析了该算法的误差性能。     

一种自适应尺度与学习速率调整的背景感知相关滤波跟踪算法

针对跟踪过程中遮挡因素以及目标尺度变化因素导致的目标跟踪漂移问题,文中提出了一种自适应尺度与学习速率调整的背景感知相关滤波跟踪算法。该算法首先通过背景感知相关滤波器获得目标的初步位置信息;其次在背景感知相关滤波器的基础框架下训练尺度相关滤波器,以有效估计目标尺度变化,从而准确调整搜索区域的大小;然后根据响应图波动情况进行遮挡判定,利用平均峰值能量指标与最大响应值判定目标遮挡情况,自适应调整模型学习速率大小;最后,设计相应的模型更新策略,来提高模型性能。在OTB100 Benchmark数据集上进行测试,实验结果表明,该算法与背景感知相关滤波器相比,其成功率提高了6.2%,精度提高了10.1%,因此该算法能有效地处理遮挡、尺度变化等问题,提高了跟踪模型的成功率与准确率,同时具有实时的跟踪速度。     

结合帧差法的尺度自适应核相关滤波跟踪

为处理复杂应用场景下核相关滤波器跟踪效果不理想的问题,提出了一种结合帧差法的尺度自适应核相关滤波跟踪算法。在训练得到相关滤波器后,借助帧差法来处理下一帧图像,获得目标的预测位置,扩充算法的检测区域;然后通过尺度池构建多尺度待检测图像块集,通过相关滤波器来求得最大响应,估计出目标的最佳位置和最佳尺度;最后利用平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy,APCE)作为跟踪置信度指标,引入高置信度更新机制,在目标被遮挡时,停止更新模型,防止误差被积累,提高正确率。在OTB100数据集上与若干视觉跟踪算法进行了对比实验,改进算法的成功率和距离精度均表现最优,比KCF算法高出21.7个百分点和12.0个百分点。该算法在目标快速运动、尺度变化、遮挡等复杂场景下,均具有较强的精确性和鲁棒性。     

遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法

目的 复杂环境下,运动目标在跟踪过程中受尺度变换以及遮挡因素的影响,跟踪准确率较低。针对这一问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法。方法 首先选取第1帧图像的前景区域,训练目标的位置、尺度滤波器和GMS（grid-based motion statistics）检测器。然后,通过位置滤波器估计目标位置,尺度滤波器计算目标尺度,得到初选目标区域。最后,利用相关滤波响应情况对初选目标区域进行评估,通过相关滤波响应值的峰值和峰值波动情况判断是否满足遮挡和更新条件。若遮挡,启动检测器检测目标位置,检测到目标位置后,更新目标模型;若更新,则更新位置、尺度滤波器和GMS检测器,完成跟踪。结果 本文使用多尺度相关滤波方法作为算法的基本框架,对尺度变化目标跟踪具有较好的适应性。同时,利用目标模型更新机制和GMS检测器检索目标,有效地解决了遮挡情况下的目标丢失问题。在公开数据集上的测试结果表明,本文算法平均中心误差为5.58,平均跟踪准确率为94.2%,跟踪速度平均可达27.5 帧/s,与当前先进的跟踪算法相比,本文算法兼顾了跟踪速度和准确率,表现出更好的跟踪效果。结论 本文提出一种新的遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法。实验结果表明,本文算法在不同的尺度变换及遮挡条件下能够快速准确跟踪目标,具有较好的跟踪准确率和鲁棒性。     

基于相关峭度反卷积逆滤波器的薄膜生产线故障监测

在薄膜生产的过程中,由于模块或者部件的失效会产生随机故障;为了减少故障的发生,保证设备能够安全高效地运行,通过对关键的机组振动进行采样分析,采用基于相关峭度的故障检测方法,设计最大三阶相关峭度(M3CKD)反卷积逆滤波器,以采集到的实时数据序列的三阶相关峭度最大作为代价函数,提取并识别机组振动信号峰值,进行故障信号识别与定位;算法性能验证结果表明了该算法的可行性及可操作性,并且算法有较快的收敛速度和较好的稳定性,能有效地识别故障信号,适用于实际的薄膜生产线工业生产过程。     

远程会诊中病理切片图象的拼接算法研究

针对现有图象配准方法存在的问题，提出了一种新的基于特征的图象对准算法，利用差值数据中最大包与次大包偏差的极大值来匹配相邻图象，研究结果表明该算法在获得良好拼接的基础上，大大提高了拼接速度，是一种快速实用的拼接算法。     

一种改进的病理切片图片拼接算法

本文针对现有图像配准方法存在的问题，提出了一种新的基于特征的图像对准算法，利用差值数据中最大包与次大包之间的距离来配准相邻图像，研究结果表明该算法在提高拼接精度的基础上，大大提高了配准的稳定性，是一种快速实用的拼接算法。     

基于位置修正机制和模型更新策略的跟踪算法

为了实现目标跟踪算法在无人机应用中的高实时性和高成功率,针对目标遮挡和目标形变量大导致的跟踪丢失问题,提出了一种基于相关滤波的改进算法,算法包含自适应位置修正机制和模型更新策略.该算法提取目标区域的方向梯度直方图特征(HOG)训练滤波器,预测下一帧的目标位置.当预测位置不满足高置信度条件时,融合颜色命名特征(CN)对位置进行修正.为了提高算法的运行效率,对融合后的特征进行主成分分析(PCA)降维处理.利用平均峰值相关能量、多峰检测及最大响应值进行模型更新.实验中将改进算法与近年来的优秀算法进行对比.结果表明,所提算法在目标被遮挡和形变量大的场景中,跟踪精度更高.