数据预处理方法对油页岩含油率近红外光谱分析的影响

为提高利用近红外光谱(NIRS)分析技术进行油页岩含油率的原位检测时的建模精度,需要采用适当的方法进行数据预处理。本研究利用实际和合成油页岩样品,结合光谱和矩阵2类数据预处理方法,研究不同方法及其组合对油页岩光谱数据一致性、样品含油率偏最小二乘法(PLS)的模型精度的影响。结果表明:在11种光谱数据预处理方法中,一阶导数、正则化、中心化以及适当的组合(如平滑、消噪和消基线后分别加中心化)等光谱预处理方法,可提高相同样品光谱数据间的一致性;在11种光谱预处理和3种矩阵处理的组合方法中,3种数据预处理组合方法(中心化、一阶导数2种光谱预处理+中心化矩阵预处理、一阶导数光谱预处理+正则化矩阵预处理)可提高合成样品含油率PLS模型的精度。     

小波算法消除突然三相短路试验数据的噪声

为了消除动态试验数据中的噪声和奇异点对参数辨识精确度的影响,本文提出了基于小波分解在不同尺度噪声信号系数间不相关特性的小波区域相关性消噪方法.应用该方法对采集的发电机动态试验数据实施小波消噪,同时根据奇异点在小波分解时表现出的特性剔除试验数据中的奇异点,即试验数据的消噪和奇异点的剔除一步完成.并基于改进模型,应用LM算...     

一种应用于超声无损检测的广谱反卷积技术研究

为了提高复合材料超声无损检测（UNDT）分辨率,提出一种基于小波变换和粒子群算法（PSO）的广谱反卷积新技术.在利用小波变换多分辨率分析能力对超声反射回波信号消噪,并确定超声反射系数位置集的基础上,采用粒子群优化算法求出相应位置反射系数的幅值,从而消除畸变小波的平滑作用,有效改善检测分辨率.同时,该技术还突破传统方法仅适合于超声回波信号为平稳、检测噪声为白色以及先验知识已知的场合应用的局限性.计算机仿真和实验研究表明,与传统反卷积技术相比,该方法能极大地提高超声检测的分辨率,并体现出较强的广谱适应性和鲁棒性.     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换。多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分，低频包含信号的主要性能，高频含较多噪声，将高频平滑后再重建即可消噪。消噪处理大致有强制、阈值两种方法。现场试验表明：此方法高效、实用。     

采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论（EWT）及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.     

减少DS—CDMA系统中多址干扰的一种新方法

本文提出了利用小波消噪来减少DS—CDMA系统中多址干扰影响的新方法。在DS—CDMA系统中，相关解扩后的信号含有三个组成部分：有用信息、多址干扰和高斯白噪声。研究表明，多址干扰可以进行高斯近似，因此，匹配滤波器输出信号就可以近似看成有用信息和高斯干扰的合成，消除或减弱多址干扰和信道噪声影响，也就相当于信号的消噪。小波消噪是一种非常有效的消噪方法，我们对相关解扩后的信号进行小波多尺度分解，然后对各层分解系数进行阈值处理，就可以消除多址干扰及噪声。计算机仿真结果表明，此方法可以消除绝大部分多址干扰的影响。     

基于迭代算法的暂态电能质量扰动信号消噪

针对暂态电能质量扰动信号消噪问题, 小波阈值去噪是一种简单有效的方法.传统的小波阈 值消噪分硬阈值消噪和软阈值消噪两种, 但是这两种方法都存在不足之处.基于非线性小波阈值算 法, 采用迭代方法确定最佳消噪阈值.针对实际应用中噪声方差未知或变化的情况, 自适应估计噪 声强度和阈值.仿真结果表明该方法不仅一定程度上改进了噪声估计, 而且在消噪效果上优于传统 的固定阈值、无偏风险阈值、启发式阈值、极大极小阈值四种阈值规则.     

基于神经网络的小波域超声信号消噪技术研究

为了提高超声无损检测（UNDT）与无损评价（UNDE）基础数据的信噪比（SNR），提出了一种基于神经网络模式识别理论的小波域超声信号消噪技术.该技术在研究材料内部散射体引起的结构噪声产生机理，以及分析传统裂谱分析(SSP)算法局限性的基础上，利用小波变换方法将原始超声检测信号分解到小波空间，并通过径向基函数（RBF）神经网络所构成的信噪分离器对信号和噪声进行识别、分离来消除噪声，得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明，与传统裂谱分析算法相比，该技术提高了消噪性能的稳定性，增强了湮没材料内部各类散射体散射中的缺陷回波信号能力     

小波消噪在三维测量轮廓术中的应用

在测量轮廓术中，噪声的影响会给测量得到的光强数据带来误差，通过带有误差的光强数据恢复出来的物体轮廓数据也有误差，而且，较高的噪声会上轮廓术中的相位解包裹算法失效。文中提出先利用小波进行前期处理，消除去噪声，再进行恢复其轮廓。计算机模拟结果表明，和传统的频域滤波相比，应用小波消噪的方法可以使相位误差在为减小，相位解包裹算法的稳健性得到了大大增强。     

声发射信号小波阈值消噪方法研究

声发射信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及传输信道的影响,不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息成为信号处理中一项关键技术。对声发射信号的小波变换阈值消噪方法进行了研究。首先分别对原始信号进行三重db3和sym8小波分解,然后对分解后的各层系数采用硬软阈值方法进行截断处理,最后利用阈值处理后的小波系数完成信号小波重构。通过试验数据分析比较发现,采用sym8小波基的软阈值消噪方法显著提高了声发射信号的局部弱特征保持能力。     

针对减少多普勒信号时频分布斑点的研究

基于短时傅立叶变换(STFT)的商用多普勒分析仪所得出的多普勒信号谱存在较大的随机噪声和随机抖动(形成多普勒斑点)；为了减少或抑制这些多普勒斑点，我们利用维纳辛钦定理先对信号进行自相关，消除其电噪声，然后再对去噪后的信号加上一个高斯窗函数做傅立叶变换抑制其谱的随机抖动，最终得出了较好的信号谱形，减少了多普勒斑点．     

形态滤波方法在振动信号降噪中的应用

针对在旋转机械振动信号采集过程中引入的噪声污染和基线漂移等问题,采用形态开-闭和闭-开组合运算对染噪的振动信号进行处理.采用形态滤波方法对振动信号进行降噪处理,无须考虑振动信号的频谱特征.在对信号进行基线漂移校正时,所取直线结构元素的长度为采样信号周期长度的一半即可,但是为了得到更好的效果,可以将结构元素取得长一些.为消除信号中混入的尖峰脉冲干扰,结构元素的长度应该远小于待滤波函数的长度,并大于干扰脉冲的宽度.通过在仿真信号中加入不同的噪声干扰检验形态滤波方法的降噪能力,并将形态滤波方法用于现场信号的降噪处理,处理后的信号较好地保持了原信号的特征,说明该方法具有良好的滤波降噪效果,而且算法简单,便于工程现场的使用.     

一种用Kalman滤波减小位场谱分析截断影响的方法

给出位场截断谱误差精确估计式。分析了数据区间截断造成的波谱畸变之形态特征。受截断影响的离散对数振幅谱曲线可分为三段:小波数畸变段,大波数上翘段,畸变小的中间段。据此,设计了Kalman滤波系统,从中间段向小和大波数段作递归滤波,从而消除截断影响并压制各种随机噪声。     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

基于小波变换的内燃机瞬时转速信号的分析

使用非线性离散序列的小波变换 (DTWT)对同时存在高频噪声和高斯白噪声的内燃机瞬时转速信号进行去噪 .通过对此信号进行频谱分布的分析 ,用Donoho的阈值去噪法去除高斯白噪声之后 ,根据小波变换的多分辨率思想 ,提出了仅使用小波变换的尺度系数进行小波反变换来去除高频噪声 ,然后运用小波反变换来恢复内燃机瞬时转速信号的方法 .实验结果表明 ,此方法能够较精确的去除噪声 ,恢复内燃机瞬时转速信号 .     

观测噪声时间相关的动态定位算法

在动态定位数据处理中,动态定位的精度和可靠性除受观测偶然误差和系统误差的影响外,还受时间相关的观测噪声的影响.在观测噪声不满足时间不相关的假设情况下,卡尔曼滤波将达不到最优滤波效果,并且其误差协方差阵也是错误的.分析了测量噪声时间相关对卡尔曼滤波结果的影响,给出了观测噪声时间相关时的卡尔曼滤波递推公式.实例计算结果表明,采用该算法能够有效地消除测量噪声相关性对滤波结果的影响.     

非相关噪声与相关高斯噪声下正弦参数估计的互高阶谱最小范数法

在建立互高阶累积量的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程的基础上,通过特征分解,建立了噪声矢量空间和信号矢量空间,提出了在非相关噪声和相关高斯噪声下,正弦参数估计的互高阶谱最小范数法。通过仿真计算可知,该方法信噪比工作门限低,且具有较高的谱估计分辨率。     

MEMS陀螺随机误差补偿在提高姿态参照系统精度中的应用

为提高航姿系统姿态角测量精度,论文对MEMS陀螺随机误差的测试和补偿进行了研究。运用Allan方差方法分析了MEMS陀螺各项随机误差的特性,建立了针对MEMS陀螺的随机误差补偿模型。采用Allan方差辨识算法完成对各项随机误差的分离,获取速率随机游走(RRW)和角度随机游走(ARW)噪声方差值。通过设计的卡尔曼滤波器对MEMS陀螺随机误差进行实时估计补偿,利用姿态解算算法得到随机误差补偿前和补偿后各3个方向的姿态角。实验结果表明经误差补偿后系统的静态偏航角测量精度提高了3倍、横滚角提高了4倍、俯仰角提高了12倍。     

在连续噪声背景下分离脉冲信号的一种方法

在探伤中经常遇到以脉冲形式出现的伤信号，伴有大小随机变化的连续噪声，包括某些因为仪器平衡点漂移产生的趋势项．有时噪声绝对值可能相当大，甚至超过伤信号．作者提出一种简便有效的方法，可以将伤信号分离出来，并对此方法作了一定的理论分析     

平稳小波变换和新阈值函数用于心电信号去噪

心电信号采集过程中容易受到基线漂移、工频和肌电等噪声的干扰.为了提高心电信号的信噪比,结合平稳小波变换,在使用小波阈值去噪法去燥过程中,提出一种有别于常用软硬阈值函数的新的阈值函数.通过分析实测数据验证新阈值函数,结果表明,该方法更加有效地抑制了心电信号中混入的基线漂移、工频和肌电噪声,且较好地保留了原始心电信号的特征.