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相似文献
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1.
波数滤波法对拖曳线列阵流噪声抑制的仿真分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对拖线阵流噪声产生机理的分析,提出采用波数滤波进行流噪声抑制的方法,并且对不同参数条件下一维线阵的波数谱进行了理论分析及实验室仿真计算,给出了几种抑制流噪声的有效途径。  相似文献   

2.
细线阵流噪声恶化的抑制   总被引:3,自引:1,他引:3  
声纳湿端向低频、低噪声、高灵敏度发展,降低频率意味着增加阵长。为了在舰艇上容纳长阵,阵的直径必须缩小,从而出现了细线阵。减小拖曳阵直径的主要困难之一在于抑制它的流噪声。本研究的目的是抑制因阵直径缩小而导致的流噪声恶化。湖上试验表明,本文所采取的抑制流噪声措施,明显地抑制了直径缩小而导致的流噪声恶化,为细线阵的实用化打下了基础。  相似文献   

3.
拖线阵水听器流噪声预报与实验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
具体推导了圆柱面水听器及水听器组对湍流边界层(TBL)压力起伏的响应已有表达式,对现有的基于圆柱表面的TBL压力起伏模型参数进行了修正,利用修正模型和Walker护套传递函数对TBL压力起伏激励下管内水听器及水听器组的流噪声进行预报,并进行了理论仿真与实验研究。结果表明:提出的基于TBL压力起伏修正模型和Walker护套传递函数的方法可以有效预报TBL压力起伏激励下管内水听器和水听器组的流噪声响应。  相似文献   

4.
对拖线阵流噪声的功率谱特性和空间相关特性进行了分析,并在此基础上进行了仿真研究。  相似文献   

5.
起伏背景下目标噪声线谱检测与频率估计   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
刘科满  相敬林 《声学技术》2008,27(5):746-749
针对传统的水下目标辐射噪声线谱检测与频率估计方法所存在的不足,提出一种起伏背景下的水下目标辐射噪声线谱检测与线谱频率估计的方法。通过对观测数据的预处理,滤除目标辐射噪声起伏趋势项,再分别使用FFT方法和修正的Newton-Raphson迭代法来实现对目标辐射噪声线谱频率的粗略估计和精确估计。仿真结罘表明,该方法计算量较少,提高了检测概率和频率估计精度,且频率估计值的均方根误差较传统的周期图方法更接近Cramer-Rao界。  相似文献   

6.
对高速X射线线阵探测器的噪声进行了分析,将探测器噪声分为本底噪声、随机噪声、孤立噪点三种类型。通过实验,研究了随着探测器扫描速度增加,噪声的变化情况;分析了扫描速度越快噪声对探测器探测结果影响越大的原因。提出了一种适用于高速X射线线阵探测器的滤波方法:采用差值法滤除本底噪声;采用卡尔曼滤波器滤除随机噪声;采用根据噪声特点改进的中值滤波法滤除孤立噪点。实验证明,该方法既可以有效滤除探测器各类噪声,又能很好的保持探测器探测图像的细节。  相似文献   

7.
空间非平稳噪声下圆阵的修正Capon算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
曾耀平 《声学技术》2009,28(3):300-302
在空间非平稳噪声环境下,利用估计的噪声相关矩阵对圆阵接收数据相关矩阵进行预处理,可以消除非平稳噪声对方位估计的影响。再利用修正Capon算法,可以突破瑞利限的限制,且不需要知道信源数,从而实现目标的高分辨方位估计。仿真结果证实了该方法的有效性。  相似文献   

8.
通过对内燃机的辐射噪声源进行分离和识别,得到的各独立噪声可为其减振降噪和监测诊断提供依据。在内燃机噪声源识别中,燃烧噪声和活塞敲击噪声在时域和频域上均有混叠,很难准确地将其进行分离。在半消音室中进行内燃机振动噪声试验,采集一路内燃机油底壳近场辐射噪声,先对其进行消除趋势项及滑动平均等预处理,减少随机误差成分,然后用集合经验模态分解得到IMF分量,用主分量分析降维,最后用快速独立分量分析进行盲源分离,并结合连续小波时频分析等方法进行识别。研究结果表明:通过采用单通道算法对内燃机油底壳辐射噪声进行分离和识别,可得到各独立分量,分别为内燃机的燃烧噪声和活塞敲击噪声。  相似文献   

9.
在利用空间滤波和电容传感器测量两相流速度时,需要准确测量电容传感器输出信号的带宽.针对此问题提出一种利用经验模态分解算法来测量传感器带宽的方法.文章首先介绍电容传感器的空间滤波效应和经验模态分解的基本原理,并给出固体速度和电容传感器输出信号带宽之间的关系.然后将经验模态分解和平滑滤波器结合对测量信号进行平滑处理,测量处...  相似文献   

10.
一种椒盐噪声点的检测算法技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王婷  吴亚锋  李仕云 《声学技术》2007,26(6):1245-1247
针对中值滤波算法虽然能够在很大程度上改善噪声带来的影响,但是使图像边缘变得模糊这一问题,提出了一种检测椒盐噪声的新算法。使用该算法对图像进行噪声检测后再对噪声点进行中值滤波能够有效地去除椒盐噪声。实验证明该算法具有明显的去噪能力,且当椒盐噪声比较严重时,也能够取得较好的滤波效果。  相似文献   

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