基于噪声对消技术的振动信号提取方法研究

用神经网络噪声对消技术对遥测振动混噪信号进行信号提取。将BP神经网络作为自适应噪声对消滤波器，以导弹上振动传感器临近位置的噪声传感器所采集噪声信号作为参考噪声，对混噪的振动信号进行噪声对消，实现噪声抑制，提取有用信号。分析实际飞行试验数据处理结果，证明了BP神经网络自适应噪声对消器可以有效提取强噪声背景下的弱信号，且具有较快的收敛速度和收敛性能。     

基于分数阶Fourier变换累积量的目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难以在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换累积量算法,该算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真结果表明,分数阶Fourier累积量算法的检测性能优于分数阶Fourier变换和4阶累积量算法,展现了分数阶Fourier变换累积量算法有优越的信号处理性能。     

基于炮口脉冲噪声信号的射速测试方法研究

根据炮口脉冲噪声与发射弹序相一致的特性,提出了从脉冲噪声测试曲线中提取弹丸发射速度的非接触式测试方法。通过采用小波分解对火炮脉冲噪声测试曲线进行分析,自动识别弹序和计算射击速度;通过仿真3 种典型单发炮口脉冲噪声信号,分析了测试最大射速及其影响因素;对某自动步枪射击实验进行了分析,研究了测试位置对测试结果的影响。仿真和试验表明,本方法可获取火炮真实射速,测试射速能达到10 000 发/ min 以上,具有判别准确率高、操作方便等特点。     

奇异值分解和EEMD的非线性振动信号降噪方法

针对传统方法难以有效将非线性振动信号从复杂强干扰中提取的难题,提出了奇异值分解(SVD)和集合经验模态分解(EEMD)的降噪方法。该方法利用EEMD叠加白噪声预处理的过程,抑制脉冲噪声的影响并克服了EMD模式混叠效应,然后提取信号的趋势项,克服了信号趋势项对SVD选择奇异值的影响,最后将SVD方法降噪后的信号与趋势项叠加达到降噪目的,实现SVD和EEMD的优势互补,提高降噪效果。对模拟信号和实测非线性振动信号进行了仿真试验研究,结果表明,该方法可以同时有效地抑制非线性振动信号中的白噪声和脉冲噪声,对工程实际信号的进一步分析处理提供有效的预处理手段。     

基于经验模式分解的广义互相关时延估计

提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的广义互相关时延估计方法,用来解决信号非稳态且采集信号的各个通道间存在相关性噪声的条件下如何提高时延估计精度的问题.利用EMD处理非稳态、非线性信号具有良好的自适应性的特点,将声信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic ModeFunction,IMF),然后对相应的IMF进行互相关获得多尺度时延值.针对多个时延值不相等的问题,给出了选择精确时延的频谱一致性和时延矢量匹配两个准则,提高了该方法的实用性;并将这一理论应用于声阵列对声源的定位.试验证明:该方法能够在信号非稳态且采集信号的各个通道间存在相关性噪声条件下实现时延的精确估计,并提高了定位精度和时延估计的稳健性.     

水声信号盲分离算法性能评价准则

在水声信号盲分离技术仿真研究中，需要评价算法的收敛速度，稳态误差等，文中分析了水声基阵接收信号的实数延时模型和复数混合模型，提出了水声信号盲分离算法性能评价准则。该准则分为基于混合基阵和信号估计两种，在三／四元均匀线列阵上，盲分离实测非高斯舰船辐射噪声，分别用CRLS，CACY，EASI，CMA，MKMA算法通信班下了提出的算法评价准则，同时还给出了这些算法分离水声信号的性能曲线。     

基于分数阶Fourier变换的信号去噪方法

提出了基于分数阶Fourier变换的信号去噪方法。该方法首先通过对带噪信号进行离散分数阶Fourier变换,然后在分数阶变换域对得到的信号进行低通滤波．最后利用滤波后信号进行原始信号的重构。仿真实验表明,文中方法存在一个最佳分数阶阶数．可以使得噪声在分数阶Fourie，域得到最好地去除。与传统的Fourter变换去噪法相比,本文方法具有一定的优越性。     

脉冲激光引信微弱回波信号数字检测技术研究

回波检测是脉冲激光引信工作的关键环节之一。其基本的数字检测方法是对微弱脉）中信号多点采样并求和后利用信号的相关性和噪声的非相关性来提高输出信噪比。在分析了多脉冲积累特点的基础上,研究了单脉冲积累方法,提出了复合积累方法。探讨了诸积累方法的优缺点,并进行了仿真,仿真结果与理论分析相吻合。最后给出了复合积累方法的原理框图和软件流程图。     

PCB高速电路的抗电磁干扰设计

使用EDA技术设计高速电路PCB所产生的电磁干扰，可通过如下方法抑制．选用低频电路芯片降低噪声。应用高精度稳态电源提高供电质量．串接终端电阻减小信号反射．加载滤波器减小信号传输过程的畸变。缩短高频器件间连线减小信号线间交叉干扰．分区布局强／弱电和数字／模拟等电路消除元器件间干扰。正确处理电源线和地线消除地环路干扰和公共阻抗．采用去耦电容消除高频干扰．     

平稳白噪声背景中信号波形的盲分离与恢复

针对现有的盲分离算法在噪声背景中分离性能下降的问题，分析了一定约束条件下白噪声背景中的盲分离输出结果，分析显示盲分离输出信号可以近似看作源信号与高斯白噪声的叠加。Lee滤波器是一种基于边缘保持的非线行滤波器，能滤除高斯白噪声而保持信号的边缘特性。通过Lee滤波器对上述特定约束条件下白噪声背景中的盲分离输出信号进行滤波，可改善盲分离输出信号的波形，并以调制信号为例进行了仿真验证。