基于加速度计的望远镜平台抖动测量与分析

望远镜系统中产生的抖动会影响跟踪精度,造成成像模糊。为了达到最优的望远镜系统设计,提高定位跟踪精度,必须对系统中的抖动进行评估。根据高灵敏度压电加速度计的测量原理,在车载望远镜平台上搭建了抖动测量系统,测量了望远镜静止和转动过程车载平台产生的抖动加速度。通过数据采集系统采集抖动加速度信号,得到的数字信号经过小波去噪处理后,用功率谱估计来分析抖动频率分布特性。结果表明：望远镜转动过程中,车载平台产生的抖动加速度可达0．015g。,最大抖动信号频率在67Hz左右,同时验证了高灵敏度的压电加速度计用来测量微弱抖动信号的可行性。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

小波去噪方法分析与Matlab仿真

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时一频分析,借助时一频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具.简速了几种小波去噪方法,其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法.     

车载环境下语音端点检测的研究

语音端点检测直接决定了语音识别的精度和速度。车载环境是一个非常复杂的环境,信噪比(SNR)有可能出现很低的情况,对于传统的时域端点检测方法来说,在这种环境下的端点检测效果很差,而双门限在高信噪比条件下,端点检测的效果非常好,识别率很高,这就使得提高车载环境下语音SNR非常关键。文章提出采用改进的小波去噪和改进的双门限方法进行端点检测。实验结果表明,综合改进小波去噪和改进双门限的方法虽然有一定量的信号失真,但失真在可接受范围之内,并且在不增大运算量的情况下端点检测的效果比传统的双门限效果要好,表明了本文算法的有效性。     

基于小波分析的平台贯沉深度测量

文章详细分析和区分了桶型平台贯沉深度测量所需考虑的各噪声成分及其有用成分,并建立了相应的数学模型。针对波浪噪声特性,通过与传统去噪方式作比较,将小波分析去噪的优势、本质及原理进行了一一阐述。     

临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析

针对临床心电信号存在的工频干扰,基于小波变换方法,从实用性角度对比分析了三种去噪方法;频域强制去噪法:先对小波系数进行傅立叶分解,将受噪声干扰严重的系数置零,再进行小波重构;此法得到的信号较光滑,但有可能丢失有用信息;能量阈值去噪法:根据提前设定的能量恢复指数,得到预定阈值作为门限,保留一定的细节系数和全部近似系数重构小波;此法简化并优化了传统阈值的选取,较好保留了信号中的突变部分;默认阈值去噪法:其可信度较低,但仍可满足非高精度数据处理的要求;在实际临床应用中,可根据实际情况和处理精度选取合适的去噪方法,为进一步研究临床心电信号预处理奠定基础。     

车载微加速度计信号的小波去噪技术研究

车载环境下由于微机械加速度计自身特点和受到车辆振动、电磁干扰等原因,其真实加速度信号往往受到严重的干扰,给数据分析带来很大困难.针对此种情况,结合对车载加速度计输出信号的分析假设了一种加速度信号,同时用真实的加速度计输出噪声作为干扰叠加在假设信号上,以信号的统计指标作为去噪效果的评价标准选择了合适的小波基,并据此对实际信号进行去噪处理证明:小波去噪方法非常适合于此类受到严重干扰的测量信号的去噪处理,去噪效果良好,且计算分析简便.     

基于改进小波阈值的GIS局放监测抗干扰研究

在气体绝缘组合电气设备(GIS)运行的过程中,需要对GIS的各个物理量进行智能监测,从而来保证GIS的安全运行。其中局部放电积累到一定程度会对设备绝缘造成损害,同时,局放信号易受噪声干扰,会使监测的局放信号产生畸变,对监测设备的准确性带来不良影响。该文针对GIS局部放电脉冲信号易受白噪声干扰的问题,在已有的小波阈值去噪基础上,改进了传统硬阈值去噪的不连续性,克服了软阈值去噪的平滑问题。通过仿真来验证该方法去除现场环境的噪声干扰的有效性,为GIS内部局放信号的去噪方法提供参考。     

小波阈值去噪及其在LabVIEW中实现

对小波阈值去噪方法进行系统的研究,并应用于对虚拟仪器测试信号的去噪,在虚拟仪器专业开发软件LabVIEW中结合MATLAB实现去噪算法,对几种阈值法的去噪效果进行比较,并对小波基、阈值及分解层数的选择进行讨论。     

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在着偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于硬软阈值的折衷小波去噪算法。并采用四种常用的信号用matlab对去噪效果进行了仿真。仿真结果进一步表明了基于硬软阈值折衷去噪算法的优越性和有效性。     

基于订阅发布的车辆GPS应急监控调度平台

研究并实现了一个集GPS、GIS、GPRS于一体的特种车辆应急监控调度系统平台.分析了传统系统的功能局限,针对其存在的关键问题,在介绍了平台整体构架的基础上,详细探讨了基于动态静态相结合的混合消息发布/订阅模式平台的实现.该平台符合实际的应急监控调度业务需求,很好地支持了分部门消息订阅、多监控中心的分布式同步以及离线消息等功能.各模块之间耦合度小,具有良好的可扩展性.适用于多部门、大规模的车辆应急监控调度系统,并且已经在某国际机场机动车应急监控调度系统中进行了实验验证.     

自适应去噪的地震数据采集系统设计

地震数据采集是地震观测与研究的基础。提出一种基于NI高精度数据采集卡USB-4432和LabVIEW的地震数据采集系统设计方案,包括基于OP07和LM224N的前端调理电路,基于USB-4432和LabVIEW的实时采集与分析系统。为进一步提升采集信号质量,提出一种自适应小波阈值去噪算法,该算法能根据采集信号强度自适应去噪,提高采集信号信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）。实验表明,系统稳定可靠,相比传统小波阈值去噪算法,新算法能显著提高SNR。实验结果表明,系统去噪性能优良,应用价值较强。     

基于小波分析的超声医学图像非线性增强

首先将超声医学图像投影到小波变换域,然后利用软阈值技术方法进行降噪处理,最后使用非线性增强技术提高图像对比度。处理结果有效地去除原图像的斑点噪声,使图像中较模糊、对比度差的细节得到增强,优于传统的直方图均衡增强方法。     

小波阈值去噪在传感器性能试验数据处理中的应用

在传感器性能测试中,采样的信号经常受到各种噪声的干扰和污染,不能准确反映设备的运行状态,不宜直接用于数据处理与分析。为了对试验数据进行去噪预处理,根据具体传感器性能试验数据的特点,运用小波变换方法,确定了适合的小波去噪参数。引入重构因子比较几种常用的小波基,应用Matlab对仿真信号进行小波阈值去噪处理,依据平滑度确定了分解层数,为传感器性能试验数据预处理提供了的一种有效的小波阈值去噪方法。     

基于小波分析的MEMS加速度计输出噪声消除

目前MEMS加速度计普遍存在信噪比低、灵敏度不高等缺点,其主要原因是系统内部电路中的干扰与噪声使得有用信号完全淹没在噪声之中,其中1/f分形噪声是主要的噪声.由于1/f分形噪声在小波域中展示出某些特殊性质,且小波分析兼具时-频分析与尺度分析的功能,为了有效消除1/f分形噪声,提出了一种基于小波分析与自适应阈值滤波的多尺度滤波算法.以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将本文算法与Donoho小波阈值滤波算法进行比较,仿真结果表明,改进的自适应阈值滤波算法优于Donoho阈值滤波算法.运用于MEMS加速度计噪声消除上科学有效.     

一种改进的小波阈值降噪方法及Matlab实现

本文在分析经典的软阈值和硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种改进方案,同时克服了软阈值和硬阈值方法的缺点。通过Matlab实验,结果表明本文提出的改进方案明显比单纯的软阈值和硬阈值方法降噪效果好。     

小波包分析在GPS 数据去噪中的应用

基于小波包分析,提出了一种新的自适应阈值快速优化算法。算法根据每层的不同节点的小波系数产生与节点相对应的阈值,同时根据阈值化后的小波系数个数,用一种新的“快速优化”方法来减少算法的运算量,提高运算速度。通过对河北某市的地面沉降监测数据的去噪实验,验证了算法的优越性。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于CAN总线和GPRS的车载传感器网络平台的实现

给出了基于CAN总线和通用分组无线业务(GPRS)的车载传感器网络平台的解决方案和软件、硬件的实现。结合汽车轮速传感器,说明了传感器节点的信号处理和数据计算。通过设计CAN通信模块,实现车载传感器数据的网络化传输;采用包含GPRS模块的传感器网关节点,实现车载传感器与远程计算机间的无线数据通信。该车载传感器网络平台具有很强的通用性。