基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,并保留信号的细节,提出了基于小波变换空域相关法的肌电信号消噪方法.文章首先对小波变换和空域相关滤波的基本理论进行了简要的概述,其次就空域相关滤波用于肌电信号的消噪过程进行了详细的分析.通过肌电信号的小波分解,用空域相关法分离信号与噪声,并给出了一种针对肌电信号各层噪声能量阈值的估计算法.实验结果表明,空域相关滤波较好的保留了肌电信号的边缘特征,为肌电信号的特征提取创造了良好的条件.     

计算机线缆的电磁信息泄漏智能分析方法

计算机系统中的各型线缆会通过电磁传导发射泄漏内部信息,导致信息安全问题. 为了分析来自计算机线缆的电磁信息泄漏,提出了基于深度学习的智能分析方法. 设计一维卷积神经网络算法,对电磁泄漏信号进行深层的特征提取与学习,从泄漏的电磁信号中智能识别泄漏源的线缆类型,进而分析其中泄漏的视频信息. 实测结果表明,本文提出的方法,在未知目标信号特征的情况下,能够有效识别电磁信息的泄漏源与泄漏信息,为计算机线缆提供了一种电磁信息泄漏的智能分析手段.     

基干Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期.实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,镇方法鲁棒性好,具有更高的准确性.     

基于Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

空域相关滤噪法的改进及用于红外光谱信号处理

基于Mallat 等提出的空域相关去噪法,提出了一种新的自适应小波滤噪法。它具有空域相关法的优点,同时克服了空域相关法的缺点,对信号中的噪声进行了最大限度的抑制而又保留了信号的主要细节。仿真计算和分析表明了此算法的有效性。     

基于小波变换的清浊音分类及基音周期检测算法

该文提出了一种基于小波变换的鲁棒性基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

基于扇区空域预滤波的方位估计新方法

提出了基于扇区空域预滤波的微弱信号目标方位估计新方法,通过对传感器阵列接收数据进行扇区空域预滤波.抑制扇区以外的干扰和噪声,获得扇区内源信号相关的阵元域数据.应用虚部MUSIC方法对空域预滤波后的阵元域数据进行方位扫描,获得扇区内非对称信号源的方位信息,提高了系统对低信噪比信号的处理能力.计算机仿真结果表明,扇区空域预滤波后的虚部MUSIC方法,能有效地检测和分辨出偏离对称中心的低信噪比信号.     

小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

根据光纤陀螺信号的数学模型和小波多分辨率分析的特点,利用小波变换阈值滤波可有效地处理光纤陀螺信号的噪声.利用Allan方差法并通过最小二乘拟合得到光纤陀螺信号噪声中各误差源的幅度.对某型号光纤陀螺静态输出信号进行了小波阈值滤波,并定量地分析和比较了4种常用阈值下的滤波效果.通过实验结果分析,验证了小波变换阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,并验证了针对某型号光纤陀螺静态输出信号,采用长度对数阈值滤波的优越性,对光纤陀螺信号处理具有参考价值.     

小波分析用于显示器电磁泄漏信息的重现

计算机电磁信息泄漏是信息安全的一个隐患。文章设计了无线接收计算机设备电磁辐射信号的系统，针对泄漏信息中包含复杂干扰信号的问题，利用小波分析对接收到的显示器电磁泄漏信息进行滤波和除噪处理。实验结果证明：小波能够很好的改善还原效果。     

基于小波二维重建的强噪声光栅信号奇异点检测

机械传动轴扭矩信号的奇异点携带重要信息,准确而有效地检测出信号的奇异点,对于故障分析和保障系统安全具有重要意义.实际采集的光栅传感信号含有很强的噪声,干扰了奇异点的检测.传统的小波频域或其他滤波方法,会同时光滑信号奇异点.根据信号和噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种将小波滤波与奇异值检测相结合的方法,通过将噪声频段的分解系数置0,实现信号的小波时-频二维滤波重建,它能在滤去噪声的同时很好地保持信号的奇异信息,适合强噪声下的信号奇异性检测与分析.实验中对含噪声光栅信号进行了对比处理,结果表明,该方法能在强噪声干扰下有效地检测到信号的奇异点.     

海缆布里渊光时域反射信号的去噪方法研究

为了从噪声背景中有效地提取光电复合海缆的布里渊光时域反射信号,根据信号的特点,提出了采用小波阈值法对实时信号进行去噪处理。针对小波阈值去噪参量设置的基础性问题,通过理论分析和实验对比确定了适于海缆布里渊光时域反射信号去噪处理的最优参量,并与中值滤波、均值滤波的去噪效果进行了对比。结果表明,相对于两种传统的滤波方法,最优参量下的小波阈值法能有效去除噪声,不仅信噪比提高了14.1dB,而且能检测出100με的应变变化。该研究对于探索海缆布里渊光时域反射信号的高效处理方法具有重要参考价值。     

计算机视频电磁信息泄漏效应研究

基于计算机电磁辐射的实测结果，对计算机视频信号的电磁辐射机理进行建模，利用计算电磁学的方法计算了计算机视频信号的远场电磁辐射；提出了利用FDTD(时域有限差分)计算电磁辐射伴随的噪声衰落的方法，表述了随机噪声的时变和远场特性；最后针对具有20dB噪声的泄漏电磁波进行软件模拟处理，利用同步、滤波、锁相、识别和重构等技术获得了再现的文字图像，研究了电磁信息泄漏现象，讨论了有关的规律。     

基于残留噪声相关性的视频篡改检测算法

提出了一种基于残留噪声相关性的视频篡改检测算法.该算法利用双树复小波域局部维纳滤波的方法获取视频每帧的残留噪声,相邻两残留噪声帧对应块做相关性运算,根据相关系数的统计特性建立累积分布函数模型,设定最佳阈值,定位篡改区域.所提出的提取残留噪声的方法能更好地保留图像细节,减少残留噪声中的场景污迹.实验结果验证了该算法检测篡改视频的准确率更高.     

基于激光通信的视频信号传输速度预测方法

为了提高激光通信系统视频信号传输速度自动预测能力,提出一种基于小波分析和高阶谱特征提取的激光通信系统视频信号传输速度自动预测方法。采用一阶近似分布源视频检测方法进行激光通信系统视频传输信号的降噪处理,对降噪输出的视频传输信号进行特征分解和多维测度信息配准,结合小波多层重构方法进行激光通信视频信号的重组,提取视频传输信号的相干分布源特征,根据提取的激光通信视频信号的相干分布源特征进行自动匹配,实现对激光通信系统视频信号传输速度的自动预测。仿真结果表明,采用该方法进行激光通信系统视频信号传输速度自动预测的准确性较好,对激光通信视频信号的分辨能力较好,提高了激光通信系统的视频信号传输速度的预测性能。     

基于相关算法的海缆埋深检测性能分析

基于信号和噪声统计不相关特性,提出了相关算法在海缆埋深检测中的新应用,并结合IIR（无限脉冲冲击响应）滤波算法进行了分析比较。当幅值为1 V的25 Hz探测信号分别受到幅值为100 V的20.15 Hz,24.45 Hz强噪声干扰时,相关算法滤波后得到的归一化幅值分别为1.185和5.870,而IIR滤波算法得到的归一化幅值为1.42和9.32。仿真结果表明,海缆探测中相关算法优于IIR滤波算法。     

LabVIEW在绝缘子漏电流检测中的应用

描述了一种基于LabVIEW的绝缘子漏电流检测方法。LabVIEW是在通用计算机平台上,用户根据自己的需求定义和设计仪器的测试功能。小波变换是信号分析处理的一种重要方法。应用LabVIEW小波工具包,通过小波变换可以对原始信号进行消噪处理,经过消噪后的信号明显得到改善。通过软件分析得到泄漏电流有效值、超过一定幅值的脉冲峰值和脉冲频度、温度、湿度等数据。借助LabVIEW设计噪声分析软件,使得噪声分析更加精确,并大大缩短了测试和信号处理周期。     

基于相关性分析和支持向量机的手部肌电信号动作识别

为了有效提取表面肌电信号(SEMG)的特征,该文提出了一种基于相关性分析的改进的特征提取方法。首先用空域相关法对两路SEMG信号进行消噪预处理,然后对处理后的SEMG信号进行四尺度小波变换,并通过相关性分析提取SEMG信号的重要边缘在各尺度上的小波系数,以各尺度上的这些系数的平方和构建六维特征向量输入支持向量机分类器,对手部的多个动作进行分类。实验结果表明,基于相关性分析和小波变换构筑的特征向量结合支持向量机的方法能够以较高识别率区分伸腕、屈腕、展拳、握拳4种动作,能够得到比传统的神经网络分类器更为准确的分类结果。     

基于红外视频的加油枪油气泄漏检测方法

加油站如果发生油气泄漏将造成巨大危害。针对加油枪泄漏油气具有的浓度低、动态发展等特性,提出一种基于红外视频的加油枪油气泄漏检测方法:利用红外相机采集加油枪工作区域的视频信号,针对其建立混合高斯背景模型,联合帧差法和背景消除法得到疑似泄漏图像;对该图像进行形态学和滤波运算,提取帧图像的形状和扩散特征,根据油气泄漏的特征范围,消除信号噪声干扰;建立图像灰度与油气浓度间的映射方程,按照国家油气泄漏浓度标准的相关规定,判断是否泄漏超标。本研究以水蒸气为模拟实验对象进行测试,结果表明该方法能较为精准的判断泄漏情况。     

基于提升算法的低速目标信号提取与生命信号检测应用

根据小波变换的多分辨率特性,提示选择合适小波,在噪声背景下检测和提取低速目标信号.该方法基于提升算法,完成信号分解、通道提取、信号重构和信号检测等系列处理,其计算精度高,运算速度快,存储需求量少.仿真结果表明该法比传统滤波方法能更有效地提取和检测出目标信号,实时性、应用性更强.文中还介绍了该法在呼吸信号检测,生命探测等方面的实际应用.