基于DSP 的分布式测温系统

分布式光纤测温系统具有本质安全、抗电磁干扰能力强、快速多点测量和定位、易于安装等特点。提出了以DSP为核心的分布式测温系统,并针对拉曼散射温度信号完全淹没在噪声之中的特点,采用一种改进的小波阈值函数和阈值选取方法来对拉曼散射温度信号进行去噪。仿真实验表明,改进阈值函数的小波去噪有效地提高了去噪效果,从而提高了分布式光纤测温系统的精度并简化了系统结构。     

小波去噪在拉曼单模光纤传感系统中的应用

现有的拉曼光纤温度传感系统大多为多模系统,由于单模光纤传输损耗较小,采用单模光纤可以使测量范围轻易扩展。但由于单模光纤中产生的自发拉曼散射信号特别微弱,完全被淹没在噪声中,影响了系统的测温精度。针对存在的噪声信号问题,提出采用现有的累加平均算法与小波变换相结合的信号处理方法对拉曼散射信号进行处理。采用db5小波函数,分解层数为5层。通过matlab上进行仿真,结果表明信号处理方法可以有效地消除信号中的噪声,同时又能很好地保留有用信号,缩短了系统的测量时间,改善了系统的性能指标。     

改进小波算法在光纤温度传感器中的应用

针对在分布式拉曼光纤温度传感器系统中,由于拉曼散射信号弱、噪声强而造成的温度测量误差问题,提出了一种改进小波算法模型。该算法在传统模型极大值小波算法基础上,引入信号相关性特性来提升捕捉信号与噪声的能力,同时结合小波分解尺度自适应方法,消除分解尺度不匹配造成信号丢失或噪声未滤除的情况,并在Matlab仿真软件中对比了此算法滤波的优越性,利用3 km分布式光纤测温系统进行验证。实验结果表明,处理后的温度较算法前的温度总体平均误差缩小0.5233℃。     

瑞利散射辅助的分布式光纤测温系统

为了提高基于单模光纤的分布式光纤拉曼测温系统的传感性能,基于后向瑞利散射信号与反斯托克斯信号强度比值的双路解调方案,设计了一种瑞利散射辅助的分布式光纤测温系统,并在累加平均去噪算法的基础上,采用小波阈值降噪算法,有效提高了系统性能。实验结果表明,在10.5 km的单模光纤上,系统的测温精度可达±1.0℃,并实现了多点升温实验,能够满足实际工程应用的需求。     

光纤温度传感系统中信号去噪方法

针对光纤温度传感系统采集的温度信号噪声较大的问题,分析了温度采集过程中干扰噪声信号的特点、滑动平均滤波和小波变换两种方法对信号去噪的效果.针对采集的温度信号,选择合适的小波去噪方法,并确定了最优的小波基和分级层数,将经过平移滑动滤波算法处理后的温度信号,进一步进行小波去噪处理,并将均方根误差(RMSE)、信噪比(SNR)及去噪信号的平滑度指标R,作为判定去噪效果的依据.实验结果表明:综合去噪算法能够有效去除有用信号中的干扰噪声,在信号无失真的情况下信噪比可以提升10～12 dB.     

心电信号的小波阈值去噪算法研究

本文采用基于小波变换的阈值去噪方法对心电信号进行了去噪处理.给出了基小波、分解尺度、阈值的具体选择方法,在比较采用不同的基小波进行阈值处理方法的基础上.给出了采用coif4小波进行局部自适应软阈值处理的改进算法.实验结果表明,采用该算法降噪后信号的信噪比为34.019dB,将原含噪信号的信噪比提高21.879dB,去噪效果较好.     

面向管道安全监测的R-OTDR分布式光纤测温系统

针对长距离管道存在潜在泄漏及火灾等问题,提出了基于后向自发拉曼散射效应和光时域反射原理(R-OTDR)的分布式光纤温度检测方法用于管道安全监测.理论上分析了该方法在管道泄漏方面的检测原理,设计了R-OTDR分布式光纤温度监测系统,采用累加平均融合小波降噪的方法在改善系统测量精度的同时保证了系统实时性.在实验室中对系统性能进行测试,结果表明,系统检测距离可达10 km,测温量程-25℃～+200℃,测温精度±1℃,定位精度≤2 m,响应时间<3 s.同时在管道铺设现场进行了模拟实验,结果表明,该系统能够实现管道沿线温度的监测并准确定位,满足管道沿线泄漏和火灾的监测需求.     

小波包去噪方法在海底石油管道超声检测中的应用

通过分析海底石油管道超声检测回波信号,部分有效信号混在噪声信号里,本文研究了具有任意多尺度分解特性的小波包去噪方法。首先介绍了小波包的基本理论以及去噪声理论,然后运用小波包分析对实际测量的超声回波信号进行。处理。仿真结果表明,小波包去噪法能更好地抑制噪声,明显提高信噪比。     

基于EMD小波包和ANFIS的滚动轴承故障诊断

为了有效识别出滚动轴承的内圈故障、外圈故障、滚动体故障三种故障类型,提出一种基于经验模态分解EMD的小波包去噪和自适应神经模糊推理系统ANFIS的诊断方法。对故障信号进行去噪预处理,对已处理的信号利用ANFIS进行故障识别。结果表明,采用基于EMD的小波包去噪方法能有效地提高信噪比,在去噪的基础上,采用ANFIS进行故障诊断,诊断结果的误差低,能很好地识别出上述三种故障类型。     

基于小波阈值算法的中心静脉压信号去噪研究

为去除无创中心静脉压监测仪采集的中心静脉压信号中的噪声,提出了一种基于小波阈值的去噪算法。针对采集过程中出现的基线漂移和高频噪声,通过选取合适的小波基、小波分解层数和阈值方法,对中心静脉压信号进行小波阈值处理,并与经过傅里叶变换和维纳滤波去噪后的结果进行对比。在信噪比、均方根差等评价指标上,小波阈值的效果更好。选择sym3小波基对中心静脉压信号进行6层小波分解,设置硬阈值所得到的效果更好。该算法能够有效去除采集过程中产生的噪声信号,信噪比达到90.1942dB,均方根差接近0,与其他算法相比去噪效果更好。     

Bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法

为了克服低信噪比输入下,语音增强造成清音弱分量损失,导致信号重构失真的问题,提出了一种新的语音增强方法。该方法采用小波包拟合语音感知模型的临界带,按子带能量对语音清浊音分离,然后对清音和浊音信号分别作8层和4层小波包分解,在阈值计算上采用Bark子带小波包自适应节点阈值算法,在Bark子带实时跟踪噪声水平,有效保护清音中高频弱分量,减少失真。通过与传统语音增强方法的仿真对比实验,证实该方法在低信噪比输入时,具有明显优势,输出信噪比高,语音失真度低。将该方法与谱减法相结合,进行语音二次增强,能进一步提高增强语音质量。     

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。     

基于BP神经网络的数字调制识别方法

针对低信噪比条件下通信信号调制类型识别困难的问题,提出一种新的基于瞬时信息的数字调制识别方法。该方法采用改进的小波阈值消噪算法对信号的瞬时信息进行消噪处理,从而增大不同调制信号间特征值的差异,再采用弹性反向传播(RPROP)算法训练的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等7种调制信号进行分类识别。仿真结果表明:该算法在信噪比低至2dB时,能使所有调制信号均达到96%以上的正确识别率,极大地改善了低信噪比下的识别性能。     

基于阈值的小波域语音降噪新算法

提出了一种新的基于阈值的小波域语音降噪算法。采用小波包对含噪语音进行分解，克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阈值的方法，对每一尺度上的噪声最大量进行去噪，保留有用信号，可以进一步提高信噪比，仿真实验表明，该方法有更好的去噪效果。     

基于小波分析的脉冲涡流信号去噪方法研究

应用小波多尺度分解与重构技术和小波包分析技术对脉冲涡流检测信号进行处理,将信号中的噪声分离出来并去除。采用离散小波变换的强制消噪法、软阈值消噪法和不同熵准则的小波包消噪法,对实测的脉冲涡流信号进行消噪。在保留信号中有用成分的前提下,结合信号的信噪比和均方根误差,对消噪方法进行比较和优选。实验结果表明,小波包分析中的Threshold熵准则法效果最好。     

一种改进小波阈值函数的光纤光栅传感信号去噪方法

光纤布拉格光栅( FBG)传感信号中存在的噪声严重影响了其中心波长的检测精度,因此必须进行去噪处理。本文针对传统的小波软、硬阈值函数去噪的不足,提出了一种改进的对数阈值函数,并确定了最优的小波基和分解尺度。仿真表明,本文提出的改进阈值函数去噪后信噪比( SNR)较大,均方根误差( RMSE)较小,其中信噪比比传统的软、硬阈值方法提高了1.5 dB~4 dB。最后通过实验验证了本文方法的去噪效果。     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

一种基于小波去噪的DFT信道估计改进算法

针对小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法没有对循环前缀内的噪声进行去噪的缺点,提出了一种基于小波去噪与改进的DFT插值相结合的信道估计新算法。该算法首先利用离散小波变换对最小二乘(LS)法估计出的结果进行阈值去噪处理,并根据循环前缀内、外噪声方差的均值在DFT插值的过程中设置相应门限,然后对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。仿真实验结果表明,在复杂度基本不变的前提下,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声的影响,并有效提升信道估计的准确度,其总体性能较小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法更优。