基于阈值决策的子波域去噪方法

通过对信号多尺度边缘滤波和Ｄｏｎｏｈｏ阈值决策子波域滤波方法（Ｃ－Ｄ方法）进行研究，首先给出了Ｃ－Ｄ阈值选取证明，推导了理论阈值，接着将Ｃ－Ｄ推广到非正交子波基，使其不仅适用于正交多分辨分解，亦适用于离散子波变换，本文对一维和二维信号的多种子波滤波算法进行了仿真计算，全面分析了Ｃ－Ｄ算法的性能。     

空-时滤波转换测速原理分析

本文从空间滤波及空-时转换的角度对一种无接触汽车速度计的工作原理进行了数学描述,给出了输出信号的频谱表达式,讨论了传感器参数与输出信号带宽的关系以及传感器和路面特性的匹配问题。     

小波去噪在光纤电压传感器中的应用

文中介绍了光纤电压传感器的工作原理。并以小波变换为核心,为了改进滤波效果,提高去噪质量,在常规小波阈值去噪方法基础上,提出了基于小波变换的改进阈值函数去噪方法。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。利用小波变换对所检测到的电压信号进行分析,通过对理论模型进行仿真,证明该方法有很好的去噪效果。     

车载通信终端的抗干扰设计

叙述了车载通信终端的工作原理。以车载通信信道为载体,在常规小波阈值函数去噪方法的基础上,利用小波变换,改进了阈值函数去噪方法。与传统的阈值函数相比,该函数具有优越的数学特性和清晰的物理意义。通过对理论模型进行仿真,改进的去噪方法能够对车载通信终端传输信号进行很好的滤波、去噪,抑制干扰源的噪声干扰,降低干扰源带来的不利影响。     

EMD相关度去噪及其在轧机信号处理中的应用

基于EMD时间尺度滤波特性,在引入相关度分析的基础上提出了EMD相关度去噪方法.对含噪信号进行EMD分解得到各IMF分量,并结合相关度阈值函数计算各分量的相关度值,再与预定阈值比较获取满足阈值要求的IMF并对其进行信号重构最终得到去噪信号.该方法消除了EMD时间尺度滤波不适用于噪声和信号在IMF成分混叠情祝下的限制.通过平稳和非平稳含噪信号去噪仿真实验表明了该方法的有效性;通过轧机在轧钢时实测信号分析验证了该方法的可靠性.     

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.     

滤波分形差分高斯噪声过程的结构辨识

分形差分高斯噪声过程是分形布朗运动的一种离散等价情形，它的滤波形式非常适合于描述具有不同的短期间和长期间相关特性的信号。本文研究了滤波分形差分高斯噪声过程的结构识问题，针对存在较弱和适中的长期间相关的信号，提出了一种基于超定辅助变量乘积矩和最小描述长度准则的ＯＩＶＰＭ－ＭＤＬ结构辨识方法；针对存在强长期间相关的过程，提出了分形反滤波与ＯＩＶＰＭ－ＭＤＬ的组合定阶方法，方法的可行性与有效性通过大量的     

光电稳定跟踪平台中微机电陀螺滤波方法研究

根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性,建立了微机电陀螺零漂的AR模型.研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了Kalman滤波不能够在微机电陀螺信号去噪中获得较好效果的原因.在此基础上,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果.实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果.最后给出了两种滤波算法的比较结果.     

光纤陀螺信号数字滤波算法研究

针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响及陀螺稳定平台系统的特点,研究了滑动滤波、FLP自适应滤波、小波变换阈值滤波3种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案.最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用小波变换阈值滤波可有选择地对陀螺信号的噪声成分进行抑制,其滤波去噪效果明显.     

基于开关信号理论的控阈技术与三值ECL施密特电路

基于开关信号理论，本文对ＥＣＬ电路中的阈值控制进行了研究，建立了用于描述旋密特电路中阈值可控开关工作过程听数学表示式。在此基础上设计了具有二次跳阈反应的三值ＥＣＬ旋密特电路。对所设计电路的ＰＳＰＩＣＥ模拟表明它具有理想的施密特电路特性。     

基于改进差分阈值算法的心电检测技术研究

针对差分阈值算法中固定阈值的局限性,文中提出了一种基于自适应波峰阈值和R波间隔阈值的算法。该算法结合心电信号特点自动选择波峰阈值,并选择R波间隔阈值,提高了算法的自适应性和准确率。文中以MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号作为实验样本,采用带通滤波与小波阈值滤波相结合的方法完成心电信号去噪,采用改进差分自适应阈值算法对心电信号进行波形检测。实验结果表明,该算法能够将心电信号R波的检测准确率提升到99.57%,有效减少了误检、漏检问题的发生,并可准确完成心率、心率变异性、身体疲劳度、精神疲劳度计算和常见心律失常分类。     

改进指纹强度下的WiFi室内定位算法

目前的室内定位算法利用信号传播模型求出信号强度后直接进行求解定位,使得定位误差较大.为提高定位精度,提出利用信号能量的欧氏距离方法进行加权,然后对改进后的信号强度进行阈值滤波加均值滤波双重处理.定位阶段,在K最近邻算法基础上利用距离的倒数作为加权函数的算法进行定位.经仿真结果表明,改进后的算法相比于一些典型的定位算法,定位精度有较大提高.     

基于QPSO优化算法的石化旋转设备故障诊断研究

针对现有石化旋转设备故障诊断算法去噪过程中阈值范围控制不准确、故障诊断误差偏高的不足,提出一种基于QPSO优化算法的故障诊断方法研究。为克服传统PSO算法无法实现全局收敛的弊端,QPSO优化算法利用波函数来表示粒子的状态,降低阈值范围识别的总体代价;在原始故障信号处理方面,基于小波阈值分解得到不同频段的信号系数,在QPSO算法优化下利用GCV函数准确确定出小波阈值滤波去噪中的最优阈值范围,进而也提高了小波信号重构的精度,实现对旋转设备故障信号的精确诊断。     

基于形态滤波的短波信号检测算法

针对短波信号检测中色噪声干扰导致信号检测概率低的问题,通过研究实际短波信道特性和信号的频谱特征,提出一种将信号频谱图作为一维灰度图像进行形态学滤波的预处理算法,应用联合形态学滤波估计信号噪声基底,利用改进的顶帽变换进行白化滤波,最后依据高斯白噪声环境下的门限估计理论进行信号检测。实验结果表明,该算法能在复杂的短波信道环境下较好地抑制色噪声干扰,对弱信号的有效检测率可提高10%～20%。     

低信噪比S模式应答信号相关检测方法

针对低信噪比条件下S模式应答信号检测概率低、虚警概率高的问题,提出一种基于数据包检测、单脉冲匹配滤波和报头多脉冲检测等三次相关检测的增强识别方法。该方法首先利用数据包相关检测得到数据包位置,从而确定报头脉冲的检测门限;然后利用单脉冲匹配滤波对信号进行降噪处理,确定脉冲位置;最后估计脉冲幅度和噪声功率,利用多脉冲相关检测识别信号报头。通过这三次相关处理,该识别算法可提高S模式应答信号的准确识别率。理论推导了检测概率的数学表达式,通过计算机仿真,在期望虚警概率下,本文方法基本达到了理论检测概率,同时对比了本文方法与传统的直接匹配滤波法、脉冲前沿检测法、基带归一化互相关法的识别性能,验证了本文算法性能的优越性。      

随机抽样一致性算法在Vondrak滤波中的应用

针对传统Vondrak滤波法易受粗差值影响的问题,提出了一种基于随机抽样一致性的Vondrak滤波算法来探测和剔除数据中的粗差。首先通过采用随机抽样一致性算法对需要滤波的观测数据进行预处理;然后对数据是否在阈值范围内进行判断,给相应的数据赋予不同的权值系数;最后利用Vondrak滤波估计预处理后的数据。为了验证所提滤波算法的有效性,通过计算机仿真的方法,采用两种不同的信号模型产生信号,并且在两种信号中都加入粗差,分别利用传统的Vondrak滤波、抗差Vondrak滤波和所提滤波算法对两种信号进行滤波。仿真结果表明,所提滤波算法具有良好的粗差探测能力。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。     

数字图像中混合噪声的滤波

中值滤波法主要用来抑制椒盐噪声,均值滤波法主要用来抑制高斯噪声.当数字图像中即有椒盐噪声又有高斯噪声时,两种方法均无法达到令人满意的效果.提出了一种混合噪声的滤波方法.首先通过设定阈值,将椒盐噪声和高斯噪声加以区分.然后先对椒盐噪声使用改进了的中值滤波方法进行滤波,之后使用近邻域均值滤波法对高斯噪声进行滤波.仿真结果表明,文中提出的混合去噪声算法计算简单,对数字图像中存在的混合噪声有较好的滤波效果.     

基于IRFPA改进中值滤波算法的FPGA实现

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术.改进中值滤波算法与传统3×3中值滤波器相比较:滤波模板由2个FIFO与7个寄存器组成,简单实用;经过6级比较可以快速找到9个数的中值,提高了寻找中值的速度;得到的中值与原始数据经过阈值比较,做选择性替换,便于更好地保持图像细节.此算法在640×512元...     

脉搏信号滤波方法研究

为了降低噪声对人体脉搏信号的干扰、提高采集精度,提出了一种改进的滤波算法。从脉搏信号及其噪声特点出发,采用与经验模态分解法结合的方法,选择适当的小波基并改进小波阈值函数,构造模态系数对脉搏信号进行滤波。经过理论分析与实验验证,取得了理想的实验数据。结果表明,改进的阈值算法不仅克服了软、硬阈值的局限性,并能有效克服傅里叶变换后产生的边缘效应问题;同时,与经验模态分解法相结合,削弱了低频噪声滤除的误差,增强了小波变换的自适应性,较传统的滤波方法能更好地抑制噪声,有助于提高信噪比。