基于小波变换的激光雷达回波信号去噪方法研究

提出小波变换法去除激光雷达回波信号中的噪声,通过建立模型,选择合适的小波基、分解层数和阈值,利用Matlab仿真发现选择sym4、db6小波的五层分解法去噪效果较好,对提高激光雷达的有效探测距离和探测性能有较大的参考价值。     

基于小波的声发射信号去噪研究

由于小波变换具有较强的时频分析和局部分析能力,常用于非平稳信号的去噪处理中。首先根据小波分解后各高频系数所占的能量百分比对信号进行提纯,再对提纯后的信号进行小波阈值去噪,并运用信号能量百分比和频谱分析对去噪效果进行评判。实验结果表明,这种先提纯后阈值去噪的处理方法能够在保证信号不失真的前提下,有效去除声发射信号中的噪声。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

应用于测风激光雷达的多普勒校准仪

测风激光雷达作为一种测速工具,系统的多普勒校准是验证测量准确性的关键步骤之一。针对车载、机载测风激光雷达的校准要求,设计了便携式多普勒校准仪。其基本原理是:利用已知目标的运动速度,与激光雷达系统测得的目标运动速度比较,得到系统的速度校准曲线。研制的多普勒校准仪自身系统相对误差为1%,小于激光雷达测量误差;其多普勒散射信号频谱展宽小于0.7 MHz,可以等效为气溶胶的后向散射谱。径向速度的连续调节范围可达±50 m/s。实验结果显示:当探测光子数接近2000时,激光雷达测速的精度为0.6 m/s。     

小波分析的阈值去噪方法研究

小波阈值去噪方法在工程中已得到广泛应用,小波阈值去噪过程中,阈值的选取和处理方法是关键问题.本文介绍了传统的软阈值、硬阈值小波去噪方法原理,在此方法的基础上给出了一种基于小波分析的自适应阈值算法,弥补了软硬阈值函数的不足,通过仿真证明了该方法的有效性.     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于小波多分辨率分析的一维信号阈值去噪

介绍了基于阈值选取的小波去噪原理及去噪步骤。分别用傅立叶分析法和小波分析法对一加入白噪声的信号进行消噪处理,仿真结果表明,用小波进行信号的消噪可以很好的保存有用信号中的尖峰和突变部分,小波分析技术在本质上比傅立叶分析技术具有更大的优越性。对某系统的某次采样信号,分别选用强制消噪、默认阈值消噪和给定软阈值消噪三种阈值进行小波去噪,并对仿真结果进行分析比较。     

深圳地区多普勒测风激光雷达的湍流观测

激光雷达可以快速实现对大气风场的非侵入测量, 获得精确三维风矢量。为验证测风激光雷达观测湍流的可 行性并获得湍流观测特征, 利用相干多普勒激光雷达在深圳杨梅坑进行湍流观测实验。依据 Reynolds 分解原理, 应用 小波分解获取湍流脉动并分析大气的湍流运动特征。结果表明: 观测地日平均湍流强度呈现“单峰单谷”结构, 与实验 期间气温的变化呈现较高相关性; 湍流动能引起垂直方向上的输送主要集中在日间 12:00 后, 与湍流耗散率的相关系 数达 0.77; 湍流功率谱密度在惯性副区内基本符合 Kolmogorov“-5/3” 定律。研究结果验证了测风激光雷达可以较为 精确地估算湍流参数。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于小波阈值法的激光雷达回波信号去噪研究

为了对激光雷达探测回波信号去噪进行研究，基于小波阈值法分析了激光雷达发射和探测回波信号，创建了基于MATLAB仿真平台的模型, 研究了阈值法中选择各参量的策略，结合激光雷达信号和噪声特性，选取了去噪处理中的最佳参量，并进行了4种阈值策略的仿真实验，实现了对探测回波信号中目标信号的有效提取和去噪。结果表明，对于低信噪比信号，同一基函数分解层越高去噪效果越好，在分解层数j为4~5时去噪效果最好; 对于高信噪比信号，同一基函数分解层越低去噪效果越好，在j=3时去噪效果最好，并且信号db9基函数去噪效果好于db2基函数去噪效果。此研究获得了较为理想的去噪结果。     

小波阈值去噪技术分析研究

本文论述了非线性小波阈值语音去噪原理和实现过程中的几个难点解决方法。     

多普勒测风激光雷达初始工作点的标定

利用角度调谐的方法标定了多普勒测风激光雷达双边缘探测技术中的初始工作点.理论上在小信号近似条件下推导出失谐频率的计算公式.测风精度为1 m/s时模拟计算得到角度调谐精度要求为1×10-5弧度.实验上使用步进角为27"的五相步进电机与1:200减速器实现了1×10-6弧度的角度调谐精度,测得了标准具透过率曲线.理论和实验表明通过对F-P标准具放置角度的微小调节来校准双边缘探测技术中的初始工作点切实可行.     

利用小波对信号进行去噪及参数估计

在以往的小波软阈值去噪的基础上对阈值进行了一定的改进，利用小波系数对信号进行了参数的估计，与其它方法相比较，该估计参数的方法能在较低的信噪比，下比较准确的计算出信号的到达时间等重要参数，满足准确性和实时性的要求。     

基于小波去噪的语音识别系统

在语音信号分析的理论基础上,考虑了语音识别系统的实际应用要求,提出了小波去噪技术的研究。文中介绍了小波分析的基本理论,选取了最佳小波基,有效去除了语音信号中大部分噪声。采用了MFCC参数和HMM算法,最终建立了噪声环境下语音识别系统。     

基于小波去噪的激光多普勒振动信号处理

为了降低激光多普勒振动信号中噪声产生的影响,采用基于改进小波去噪算法的激光多普勒振动信号处理方法,将尺度引入阈值函数,确立新的评价指标用于选择最优分解层数,从而来改进小波阈值去噪算法,并利用改进的算法处理振动信号, 进行了仿真分析和实验验证,取得了处理前后的振动数据。结果表明, 改进算法处理仿真信号的信噪比比原有算法提升19.4%;实验测得音叉振动频率为515Hz,与实际音叉频率基本吻合。这一结果对降低激光多普勒振动信号中噪声的影响、获取振动状态是有帮助的。     

基于改进小波阈值算法的信号去噪

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法。首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试。结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值。     

相干多普勒测风激光雷达研究

研制了一套用于大气风速测量的1.064 μm全固态相干激光雷达系统。该系统采用种子注入 Nd∶YAG脉冲单频激光器作为光源。激光的脉冲能量为0.5 mJ,脉冲宽度(FWHM)为80 ns。 利用40 m处的转轮进行了硬靶速度校正实验(速度测量误差的方差为0.23 m/s),并对大气视向风速进行了测量(探测距离可 到达400 m)。在对系统进行初步优化后,获得了30 ～ 870 m的视向风速分布曲线。     

小波分析去噪的应用研究

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,通过对噪声特性的分析,并应用小波的方法对信号进行消噪处理,总结出小波分析对信号消噪的优点。