光纤无线通信系统中信号相关噪声信道优化技术研究（英文）

光纤无线通信系统(Radio-over-Fiber,ROF)的性能会受到与信号有关的噪声干扰而降低,如散粒噪声和相对强度噪声等。因此,为了改进光纤ROF的性能,提出了一种基于方差归一化变换的方法来实现归一化噪声功率。首先运用了一个更精确的噪声模型来分析ROF信道,从而更好地分析与信号有关的噪声。然后,采用方差归一化变换将与信号有关的噪声ROF信道转换为与信号有关的加性高斯白噪声信道,该噪声信道适用于常用的信号发送技术。实验结果表明:在信噪比方面,提出的方法能够显著地改善ROF性能。     

一种基于高频噪声和变权直方图累积误差的轴承失效识别方法

基于不同设备旋转轴承运行过程中发出的高频噪声信号,提出了一种基于变权直方图累积误差的信号特征表征轴承的失效状态。首先计算高频噪声信号的均值和方差,然后基于此均值和方差建立正态分布函数,继而计算实际噪声信号函数和建立的正态分布函数二者直方图的累积误差,同时为突出大幅值信号将幅值作为权重系数,最终获得轴承失效特征值。试验采集6组不同失效状态的实际高频噪声信号,计算结果显示:计算出的特征值与轴承的失效状态正相关,比常用的有效值、方差、歪度和峭度特征能更准确和稳定地表征轴承失效状态。     

基于小波变换的超声信号自适应消噪方法研究

超声检测中，特定的缺陷回波信号一般都有一定的相关性，因而可利用自适应噪声抵消来增强缺陷回波信号。针对最小均方（LMS）算法自适应噪声抵消的缺点，提出了基于小波变换的自适应噪声抵消方法，通过Matlab软件将该算法应用于超声缺陷信号的仿真处理。结果表明，该算法大大提高了缺陷回波信号的信噪比，且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率。     

小波变换模极小值在粗晶材料超声检测中的应用

本文研究小波变换方法在粗晶材料超声缺陷信号增强中的应用，为克服粗晶材料超声检测时晶粒噪声的影响，在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上，提出了一种基于小波变换模极大值的算法来提高信噪比，利用此算法进行实际超声信号分析效果良好。     

旋转电弧传感器焊缝跟踪的过程噪声与测量噪声分析

焊缝跟踪首要问题是应用均值滤波、中值滤波、小波滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等中一种或者几种组合对采集的信号进行降噪处理。各滤波算法的滤波效果往往跟其信号噪声的特征有关系,因此非常有必要对焊接噪声进行分析。文中将焊接噪声分为过程噪声和测量噪声,通过应用阈值小波滤波完成对过程噪声信号提取、频谱分析以及期望与方差计算;通过传感器空采信号完成对测量噪声的特性统计分析,最终通过多组试验数据分析综合得到比较真实的焊接信号噪声特性。     

数字超声系统脉动噪声的估计与消除

采用高通滤波器和小波包变换技术对低碳钢摩擦焊接头进行超声无损检测，研究表明，高通滤波后，信噪比有所提高，但频率滤波器在滤除噪声的同时，也滤除了缺陷信息中所含的低频成分。小波包变换是一种比小波变换频率线性度更好的时频分析方法，能同时兼顾信号的陡变和缓变特征，从而清楚地区分时变信号和长时间的类周期信号。实验证明，小波包换能正地估计出脉动噪声，从而有效地去除之，提高信号的可观察性和信噪比。     

一种新的滚动轴承性能退化指标S-时间熵的提取方法

S变换兼具了小波变换和快速傅立叶变换各自的优势,具有良好的时频聚集性。归一化信息熵能够定量地度量信号分布的复杂程度。滚动轴承振动信号经S变换后,利用归一化信息熵定量地度量每个时刻下频率分布均匀程度,提出一种S-时间熵特征指标来反映滚动轴承的退化过程。针对滚动轴承内圈、轴承外圈、轴承滚动体的3种故障,分别对其3种不同损伤程度的数学模型进行仿真数据分析,提取各自S-时间熵指标进行对比,验证该方法的可行性。通过对滚动轴承加速疲劳寿命周期内的数据进行分析,与工程中常用的时域指标有效值进行对比,结果表明该方法的有效性。     

基于小波包滤波的电机噪声自动检测系统研究

电动机的噪声是其质量控制和故障检测的关键参数之一.本文基于小波包滤波方法,提出一种应用计算机声卡的电动机噪声检测方案.利用计算机声卡的A/D转换功能来采集电动机的噪声信号,应用小波包滤波方法消除与回转频率无关的噪声干扰,提取与转速直接相关的振动信号.实验表明,这种方法降低了电机检测成本,能够准确地获取测试信号.     

小波变换模极大值在粗晶材料超声检测中的应用

本文研究小波变换方法在粗晶材料超声缺陷信号增强中的应用.为克服粗品材料(奥氏体钢)超声检测时晶粒噪声的影响,在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上,提出了一种基于小波变换模极大值的算法来提高信噪比.利用此算法进行实际超声信号分析效果良好.     

基于噪声信号处理的机电一体化设备故障诊断

以噪声信号的数字化处理为手段，讨论了噪声信号频谱分析的基本原理、流程及实现，介绍了噪声信号处理方法在机电设备故障诊断中的应用。     

基于小波变换的独立分量分析及其在红外热波图像中的应用

针对获取的红外热波图像存在加热不均、信噪比小、对比度低的特点,提出基于小波变换的独立分量分析法并将其应用于红外热波图像处理,该方法首先对红外图像进行小波分解,提取高频分量构建虚拟噪声通道,进而提高独立分量分析方法消噪性能。试验结果表明,该方法可以达到很好的消噪效果,使图像的缺陷显示更为清晰。     

基于非局部自相似字典学习的图像混合噪声去除算法

高斯噪声和泊松噪声是影响图像质量的主要噪声源,为了去除这些噪声,大量的图像去噪算法被提出,但这些算法往往局限于去除单一的高斯噪声或泊松噪声。由于字典原子能够自适应的表示图像的结构特征,结合高斯-泊松混合噪声的统计特性,提出一种基于字典学习和非局部结构聚类的高斯-泊松混合噪声去除方法,在稀疏表示的框架下学习字典并重构无噪图像。考虑到图像在非局部范围内存在自相似性,通过对非局部的相似结构进行聚类,将此自相似性作为去噪目标函数的正则项,以提高去噪性能。实验结果表明:提出的算法能够有效的去除图像中的高斯-泊松混合噪声。     

基于经验模态分解的齿轮裂纹声发射检测

针对传感器检测到的齿轮裂纹声发射信号存在能量微弱且被噪声湮没的问题,首先将齿轮裂纹产生的声发射信号进行自适应噪声对消,消除环境噪声的干扰;然后将信号进行数字带通滤波,进一步抑制无用信号;最后将信号进行经验模态分解,提取具有裂纹冲击性质的固有模态分量。试验信号分析结果表明,该方法成功重构了齿轮裂纹声发射信号。     

一种应用于图像去噪的广义回归神经网络模型设计研究

为了更好地去除图像中的椒盐噪声、保留图像细节信息,提出了一种广义回归神经网络模型,适用于图像去噪。首先,对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并对采用的广义回归神经网络进行具体设计。然后对广义回归神经网络中的唯一可调参数（平滑因子）进行了优化。采用归一化均方误差和峰值信噪比指标进行具体算法性能分析。仿真试验结果显示：相比径向基神经网络和传统广义回归神经网络,提出算法的去噪能力更强,具有较高的峰值信噪比和较低的归一化均方误差,验证了提出算法的有效性和先进性。     

液压机批量成形控制策略

为了提高批量成形金属产品的塑性成形性能,建立了金属液压成形系统的数学模型,并针对追踪周期性位移信号存在滞后和周期性误差的问题,提出了一种基于重复控制和输出反馈的复合控制策略(ROF控制),以提高系统性能,并在金属成形模拟液压实验平台上验证了在ROF控制策略作用下的液压缸位移、速度和加速度响应特性,与PID控制进行了对比分析。实验结果表明,采用ROF控制策略,其系统追踪精度能达到0. 05 mm,两个工作循环周期后,追踪过程基本无滞后,能保证金属按指定谐波信号成形,最终能有效地提高批量成形金属件的性能。     

基于样本熵的改进小波降噪在微电机质量检测中的应用

微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数进行调节。仿真结果表明：在低信噪比环境下,基于样本熵的改进阈值函数降噪效果明显优于传统阈值函数和普通改进阈值函数,信号信噪比得到显著提升。对微型电机异音信号进行降噪处理和特征提取,结合SVM分类器进行训练测试,试验结果表明：改进的小波降噪算法能够有效去除电机信号环境噪声,提取有效的信号特征,对出厂电机性能优劣进行准确判断。该方法将为微型电机厂家大规模质量检测提供理论依据和支持。     

基于全矢NA-MEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对EMD分解多通道信号得到的IMF分量在数量和频率成分出现的不匹配现象和单通道分析方法存在信息利用不充分的问题,提出了一种基于噪声辅助多维经验模式分解(NA-MEMD)与全矢谱结合的滚动轴承故障诊断方法——全矢NA-MEMD。利用NA-MEMD对同源双通道信号和噪声辅助信号构成的多通道信息自适应分解成一系列IMF分量;根据相关系数从同源双通道中选取包含故障主要信息的IMF分量进行重构;将重构信号进行全矢信息融合来提取故障特征。通过仿真信号和实验信号分析验证该方法的有效性。     

Application of the electrochemical noise method to evaluate the effectiveness of modification of zinc phosphate anticorrosion pigment

A variety of approaches have been proposed to achieve an enhancement regarding inhibitive performance of zinc phosphate (ZP) anticorrosion pigment. This work attempts to study behavior of zinc aluminum polyphosphate (ZAPP) representing modified zinc phosphate pigment through electrochemical techniques along with surface analysis. Analysis of the data obtained from electrochemical noise method revealed superiority of ZAPP compared to ZP. The amplitude of the current noise fluctuation and trend of noise resistance variation as well as shot noise theory suggested precipitation of a protective layer in the presence of ZAPP, restricting access of the aggressive species to the steel surface. X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) was employed to analyze the sample surface exposed to 3.5% NaCl solution containing modified pigment extract.     

离心泵内部流动诱导噪声测试系统设计

设计了一套基于虚拟仪器的噪声测试系统,能够便利地对离心泵内部流动诱导噪声信号进行采集、调理、分析,得到噪声特性.应用ST70型水听器测量诱导噪声信号,通过虚拟仪器应用模块分析频谱特征,进而判断机组运行状况.在工频时对5种流量大小状况的诱导噪声进行测试及时域频域分析,发现随着流量的增加,诱导噪声时域波形开始趋于紊乱,而且振幅峰值不断降低;噪声信号在低频范围内组成基本稳定;在500~1000 Hz范围内频谱内有两个峰值,且随流量变化影响很小;在1000~2000 Hz范围内频谱峰值逐渐开始突显.试验表明水听器采集的信号能够反映噪声的基本特性,该测试系统能够进行噪声信号的时域、频域、A计权声级及倍频程等分析,能满足工程和科学研究的需要,具有较好的应用前景.