小波变换在信号奇异性检测中的应用

利用小波变换具有良好的时频局部化特征 ,在特定尺度下 ,求解信号小波变换的模极大值 ,从而找到信号奇异点。该方法应用到输油管道的泄漏检测中 ,结果表明 ,能够排除工况干扰 ,识别有用信号 ,及时准确地检测出管道的泄漏故障。     

小波变换在传感器信号滤波中的应用

在流速测量过程中采集的加速度传感器信号是含有随机干扰的信号,为了改善滤波效果,尽可能排除随机信号的干扰,本文介绍了小波变换理论在加速度信息滤波中的应用,并进行了仿真实验。仿真结果表明,小波变换具有良好的时频特性,能有效检测出信号中所含各频率成分,减小测量误差,在传感器信号滤波方面有广阔的应用前景。     

基于AMDF的脉搏周期检测改进算法

针对传统脉搏周期检测方法的准确率低、误差大的问题,提出一种基于平均幅度差函数AMDF(Average Magnitude Difference Function)的脉搏周期检测改进算法。根据干扰谷点的分布范围提出脉搏信号的噪声阈值,并运用新提出的阈值削波函数排除噪声干扰,获得了更精确的脉搏周期检测结果。实验结果表明,该算法运算复杂度低,能准确地提取脉搏周期,错判率低,稳健性好。     

一种利用声音识别的森林盗伐检测方法

针对目前森林盗伐猖獗,且尚无实时检测盗伐行为方法问题,提出了一种基于声音识别的森林盗伐检测方法。通过对声音信号的频谱特征分析、相似度值及信噪比计算,检测是否存在链锯伐木行为。实验结果表明,提出的方法能够有效地排除干扰声音,准确、实时地识别链锯伐木声音。     

基于混沌校验的录音资料真实性检测方法

研究录音资料真实性的准确检测问题.录音资料中由于放置时间、录制环境等问题,会产生大量的噪声,噪声对存储介质中磁/荷分布产生干扰,造成连续的识别信号发生跳变.传统算法本质上是对存储介质中磁/荷分布连续性的检测,一旦发生跳变,会对检测结果造成较大程度的干扰,检测准确度降低.为解决上述问题,提出一种对录音资料真实性的检测方法,根据duffing混沌校验的微弱信号检测理论,通过对大量录音资科的时域分析,排除噪声干扰,完成录音资料真实性的判断.仿真结果证明,新方法不仅能有效地检测录音资料的真实性,而且能估计剪辑点的位置,具有较高鉴别率.     

串行干扰消除法捕获性能分析

针对卫星的GPS系统抗互相干扰的问题,GPS弱信号检测变得越来越重要.在存在强信号的情况下,互相干干扰是GPS弱信号检测的一个最主要问题.通过检测可消除干扰,采用串行干扰消除法(Successive Interference Cancellation)通过参数估计恢复出强信号,然后从接收信号中减去恢复出的强信号,再对相减之后的信号进行弱信号的捕获跟踪.仿真表明在一般情况下,其抗互相干的能力为20dB.结果说明串行干扰消除法能够有效消除强信号的互相干干扰,解决在强信号环境下GPS弱信号的检测性能问题.     

粮油生产雷达物位计设计

研究基于微波雷达测距的物位测量装置。基于检测要求和硬件设备制定了系统参数。采用单片机控制DAC产生雷达收发器的调制信号。收发器输出经内部前置放大器放大的差拍信号。差拍信号经滤波放大通过电压过零比较器产生脉冲信号,单片机中断和定时器相结合测出差拍信号频率。在保证精度的前提下通过多周期求均值的方法确定有效频率值。制定了干扰排除算法以确定距离信息的有效性。     

便携式GIS局部放电检测系统

为查找运行中GIS设备的绝缘缺陷位置以及为检修维护方案提供有效支持的重要手段,局部放电定位技术在GIS现场安全维护中得到广泛的关注。通过分析GIS局部放电检测定位技术的优缺点,设计并制作了便携式GIS局部放电检测系统。现场应用情况表明,便携式GIS局部放电检测系统同时检测局部放电的超高频和超声信号,并对两类信号进行比较分析,能更加有效地排除现场干扰,检测运行中GIS的局部放电信号并对绝缘缺陷进行准确定位。     

外界干扰下体外自动除颤仪室颤信号高精度检测方法

室颤信号检测能够对心血管疾病起到预防和控制的作用,但是不同类型的室颤信号会对成功率和检测率造成影响,提出了外界干扰下体外自动除颤仪室颤信号高精度检测方法研究。考虑到人体特性会影响体外自动除颤仪室颤信号的质量,将噪声作为室颤信号的外界干扰因素,从肌电噪声、基线漂移、工频干扰和饱和噪声等方面,分析了室颤信号的噪声背景,利用变频滤波算法消除室颤信号的噪声,通过重构室颤信号的能量值,提取出室颤信号的能量特征,利用表征人体心脏状态的特征参数,获得心脏工作状态的相关信息,根据室颤信号的分类,设计了体外自动除颤仪室颤信号高精度检测算法,实现了室颤信号的高精度检测。实验结果表明,外界干扰下体外自动除颤仪室颤信号高精度检测方法能够成功检测到不同类型的室颤信号,在检测率方面也表现出更好的效果。     

剪力传感器在铁路计轴领域的应用

提出了一种在铁路计轴领域运用剪力传感器实现计轴的方法,由于剪力传感器具有灵敏度高、精确性好等优点,该方法能运用剪力传感器感应车轮的重力转换为检测信号计算车轴数量,可有效排除不利因素对计轴设备造成的干扰,保证计轴设备检测数据的准确性,提高计轴设备的安全可靠性,保障铁路系统的运输安全.     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

GPS接收机的窄带干扰消除技术研究

随着干扰技术的发展,全球定位系统（GPS）抗干扰性能差的缺点日益突出,对于能有效用于工程应用的抗干扰方法的研究显得尤为重要。频域抑制干扰处理中的频域陷波法是一种可以有效地移除宽带GPS信号中窄带干扰的方法。通过对N-σ消除策略的理论分析,并结合工程实践对该方法进行数字仿真实验得出仿真结果,比对分析得出了该方法在抗干扰方面的优势和一些有益的结论及合理解释,并引申出在实际工程中运用该方法时需要考虑的实际问题,对该方法在实际工程中的应用提供一定的实践依据。     

北斗接收机在干扰下的性能研究

通过分析北斗接收机在复杂干扰环境下的性能问题,为抗干扰研究提供了更为专业的理论依据,在卫星导航直接序列扩频通信系统模型的基础上对导航系统在干扰下的误码率、等效载噪比及捕获能力等性能方面进行对比分析,并采用Matlab进行数字仿真。仿真结果表明,窄带干扰比均匀频带干扰对接收机的影响更大,导航信号的性能降低程度与干扰信号带宽及干扰实施的频率等因素有关,导航信号性能改善需要考虑以上多种因素的影响。     

自适应陷波器在远场涡流检测中的应用

远场涡流中干扰对有用信号的影响极大 ,因此消除干扰便成为远场涡流检测的关键。提出一种用数字信号处理的技术来实现干扰的消除。同原有的模拟处理方式相比 ,具有更准确跟踪频率和可控带宽等优点。     

基于自适应滤波的民航导航通信干扰检测系统设计

针对目前使用的民航导航通信干扰检测系统受到背景噪声与电磁干扰信号重叠影响,导致干扰检测结果不精准的问题,提出了基于自适应滤波的民航导航通信干扰检测系统设计。使用多信道检测接收机,将接收结果经过PCI接口传送给上位机。使用测向天线阵,捕获来自其他天线阵元的信号幅值、相位。使用由三个垂直磁阻传感器组成的电子罗盘,测量X、Y、Z方向的电磁干扰,经过A/D转换器放大处理和主机检测后,完成硬件结构设计。计算系统输出结果,结合自适应滤波处理技术,整理自适应滤波的加权矢量,彻底分离开噪声信号与电磁信号,避免噪声干扰。计算相位差,并对其进行矢量化处理,获取多组载波相位差,确定干扰信号的数值和方向,完成通信干扰检测。由实验结果可知,该系统在同频干扰、临频干扰情况下,信号波动的-0.2-0.4和-0.8-0.7幅值均与实际干扰信号波动幅值一致,具有精准检测结果。     

基于改进粒子群算法的自适应陷波器设计

在信号处理中,接收信号常伴随着干扰和噪声,这就需要最优滤波器来实现,其中工频干扰的消除则以自适应陷波器为最优。利用粒子群算法自适应地调节其权值,得到与干扰信号接近的期望信号,最终达到消除干扰得到有用信号的目的。同时,针对此算法存在局部收敛和收敛速度不高的问题,提出了改进方法。计算机仿真结果表明了该改进粒子群算法在自适应陷波器设计上的有效性,并取得了较高的效率。     

相变存储器离散地址数据写入读出控制系统设计

采用传统系统受到干扰信号影响,控制能力变差,提出设计一种基于可编程逻辑阵列方式的相变存储器离散地址数据写入读出系统,可改善控制能力。选用Xilinx公司的Spartan-6芯片作为配置基础,设计抗干扰可编程逻辑阵列主—被动配置方案,促使硬件具有抵抗信号干扰的能力,以该方案对电路进行连接;将硬件主—被动配置软件功能进行设计,以时序图来展示控制结果,可抵抗外界信号造成的干扰。通过实验结果得出,该系统最低控制能力也可达到80%,即使在强信号干扰下,也能对离散地址数据写入与读出进行有效控制。     

热强度试验中热电偶调理模块的设计与应用

热强度试验现场环境复杂,会对热电偶、热流等微弱电压信号产生较大电磁干扰,影响测量精度甚至控制信号精度。本文描述了热电偶调理模块的设计,对小信号进行隔离放大,有效抑制热强度试验存在的干扰,提高了系统的精度。     

基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法

为了有效抑制变换域通信网络干扰信号,改善信噪比,研究了基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法。应用傅里叶变换方法将信号从时域转换到频域,并以傅里叶变换通信信号获得的参数为依据构建干扰信号模型;嵌入干扰信号模型以形成接收信号,然后对接收信号进行处理并存储在干扰数据库中,利用深度卷积神经网络完成干扰信号的特征学习与干扰估计,并根据干扰估计结果,在接收信号中去除干扰信号,完成变换域通信网络抗干扰优化。实验结果表明：该算法可有效完成变换域通信网络抗干扰优化,优化后通信信号的信噪比改善性能与误码性能均较佳,输出的通信信号几乎无干扰信号存在。     

认知型宽带恒模阵列水声通信多用户信号分离与干扰抑制算法

提出了一种适用于水声通信系统节点多用户信号获取与干扰抑制的宽带空时恒模阵列算法,实现多用户信号提取和宽带干扰的抑制。该算法与常规恒模阵列相比,具有更强的多径与干扰抑制能力。作为认知水声通信技术的重要组成部分,采用时频分析与瞬时自相关等调制特征提取算法,对宽带恒模阵列获取的多用户及干扰有效分类,从而为不同调制用户解调及干扰抑制提供解决方案。计算机仿真验证了该认知处理算法结构的良好性能。