自适应信号处理算法对比分析

时频分析技术是处理非平稳信号的有效手段,非平稳信号的时频表示是人们研究的热点问题。针对此问题,人们提出了一系列的自适应信号处理方法,包括经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)、互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称CEEMD)、经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简称EWT)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)。阐述了它们算法的基本思想和研究成果,并通过实际信号的例子对不同算法进行了实验对比分析,指出了不同算法的优点和缺点,在对近期研究进展分析的基础上展望了自适应信号处理的发展方向。     

部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法

 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(Ensemble EMD, EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly Ensemble LCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法.     

基于VMD和小波分析的油液磨粒信号去噪方法

油液金属磨粒检测传感器通过监测机械设备油路中的金属磨粒,可实时反馈机械设备故障特征。为了提升油液磨粒检测传感器的检测精度,文章提出一种针对油液磨粒信号的变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）结合小波分析的去噪方法。首先,通过计算各模态分量与原始油液磨粒信号的相关系数确定最优K值;其次,对原始信号进行VMD分解,筛选出特征分量;最后,利用小波阈值去噪方法对特征分量进行降噪处理。实验结果表明,与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和传统小波去噪方法相比,本方法的信噪比最高,均方根误差最小,能量占比最大,在油液磨粒信号降噪效果中表现最好,有利于提升磨粒检测传感器的检测精度。     

一种局部放电信号去噪的新方法

小波变换是在局部放电信号去噪过程中常用的方法,由于实际信号中噪声频带较宽,仅用小波变换去噪有可能带来波形畸变。文中将经验模态分解（Empircial Mode Decomposition,EMD）引入小波阈值去噪算法中,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪算法,信号经EMD变换后被分解成若干个频率的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对各个频率的IMF分量进行小波阈值去噪。相比于普通的小波阈值去噪算法,该方法能取得更好的去噪效果。对仿真信号和实测信号的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于EMD和奇异值分解的心律失常分类方法

基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)理论,提出一种新的心律失常类型分类方法.首先,利用经验模态分解方法自适应地将心电信号(ECG)分解为一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)和一个残余分量,解决了目前广泛应用的小波分解方法中小波基选取困难以及分解结果不唯一的难题.利用这组固有模态函数构造初始特征向量矩阵,对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,得到矩阵的奇异值.奇异值是矩阵的固有特征,具有较好的稳定性,根据奇异值计算奇异熵.最后依据奇异熵和马氏距离判别函数对心电信号的心律失常类型进行分类.实验结果表明,本方法能方便有效地对心律失常类型进行识别判断,可用于心电信号病理辅助诊断领域.     

基于VMD的调频连续波雷达生命信号提取

针对生命探测雷达心跳信号能量微弱难于准确提取的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的调频连续波雷达生命信号提取算法。该算法首先利用距离维快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)获得距离剖面图,然后通过最大方差法得到目标所在距离门,接着对低通滤波后的相位信号使用VMD进行分离,并采用模态判别准则对生命信号进行重构,最后对重构信号进行FFT得到呼吸和心跳频率。雷达实测结果表明,相比于应用聚类经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD),所提生命信号提取算法能够有效抑制雷达回波中的呼吸谐波和噪声,更加准确有效地提取生命体征信号。     

基于主成分分析的经验模态分解消噪方法

 针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的经验模态分解(EMD)消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理:首先利用"3σ法则"对第一层IMF进行细节信息提取,并估计每层IMF中所含噪声的能量;然后对IMF进行PCA变换,根据IMF中所含噪声的能量选择合适数目的主成分分量进行重构,以去除IMF中的噪声.为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真与实例应用实验.实验结果均表明,所提方法的消噪效果整体上优于Bayesian小波阈值消噪方法和基于模态单元的EMD阈值消噪方法,是一种有效的信号消噪新方法.     

近海摩托艇信号的模态分解

在非线性非平稳信号的分析、处理以及特征提取中,希尔伯特-黄变换(HHT)是一种高效的自适应分析方法,在工程领域中有着广泛应用。本文利用经验模态分解(EMD)和变分模态分解(VMD)方法对近海摩托艇的水声信号进行对比分析,发现水声信号能量主要集中在低频段。与高频段相比,其振幅相对较大。EMD方法在分析这类信号时,会产生模态混叠,因此不能有效分解信号和提取特征;而VMD方法可有效降低模态混叠现象,能够成功提取其信号特征。研究结果表明,VMD方法在船舶水声信号处理分析及特征提取时更为有效,为复杂水声信号的处理提供了一种可行的技术参考。     

基于EMD拟合特征的耳语音端点检测

耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难。耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)中的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),首次提出了一种基于EMD拟合特征的耳语音端点检测新方法。利用EMD得到的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)能量,以其归一化拟合参数为耳语音端点检测的特征,可以准确地划分出耳语音端点。实验表明,该方法在耳语音端点检测中取得了很好的效果,在1200个信噪比为2～10dB的测试样本中,检测准确率为98.25%。     

变模式分解在供水管道漏点定位中的应用研究

针对供水管道中泄漏声信号的非平稳特征,提出了一种基于变模式分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的漏点定位方法。算法首先利用VMD将传感器所采集的两路泄漏声信号按预设尺度自适应地分解为若干个固有模态函数,而后根据各模态函数与原始信号的相关系数选择分量重构信号,并达到消噪的目的。通过对消噪后的信号作互相关实现时延估计,最终实现对漏点的定位。实验结果表明：VMD分解方法可以在保留泄漏声信号本质特征的前提下,消除噪声对信号的干扰。较传统的EMD方法而言,其定位精度更高。     

软交换体系结构研究

软交换是面向网络融合的新一代多媒体业务全面解决方案,它打破了传统的封闭交换结构,采用横向组合模式、开放的接口和通用的协议,构成一个开放的,分布的和多厂家应用的系统结构,成为下一代网络(NGN)中的核心技术之一。本文主要介绍了软交换的功能结构和网络结构,并对软交换的对外接口进行了分析。     

毫米波辐射对细胞膜电位变化影响机理研究

用细胞膜电压荧光技术及荧光显微技术,研究了毫米波场辐射下悬液中K562细胞膜电压的变化。结果表明,在相同辐射条件下,不同细胞浓度组的K562细胞膜电压变化规律是不相同的。然后用场近似等效方法,建立了毫米波场辐射下,排列在平面上的悬液细胞膜电压计算模型。根据模型,计算了悬液中的细胞膜电压,用生物电磁学的观点,对实验现象的产生机理进行了探讨。     

一种基于工作流的长事务恢复方法的研究

H.Garcia-Molina等人提出了用于解决长事务问题的Sagas模型,但Sagas模型的事务补偿过程会撤销整个长事务,另外每个子事务都必须具有补偿子事务,这两个缺陷大大影响了Sagas模型的执行效率和适用性.文中提出了一种基于执行历史的层次式的失效恢复算法.该算法动态确定补偿终止点,可有效减小补偿域. 性能分析表明其性能通常优于非层次的失效恢复算法.     

基于静电探测的模拟滤波器的研究

在静电探测输出信号特性分析的基础上,引入了静电探测信号检测电路,根据滤波性能指标,设计了适用于静电探测的低通滤波器,并对所设计的模拟低通滤波器进行了仿真验证.该滤波器在400Hz以内基本上没有衰减,延时基本上在1ms左右.当频率为500Hz时,电压衰减为85%左右,即衰减为1.41 dB,阻带衰减值大于30dB.所设计的模拟低通滤波器基本上满足了静电探测的设计需求指标.     

基于混合模式推荐技术的研究

随着网络技术的发展,接入网络的服务器数量呈现出指数级增长的态势。在海量信息面前,人们对信息的利用率渐渐降低,盲目地在网络中搜寻需要的内容。用户急需一种能够帮助他们购物的辅助工具,该工具能够按照用户自身的兴趣爱好自动地进行推荐。通过改进一种混合模式的推荐技术解决该问题,实验部分也进行了相关验证。     

浅析分布式供热输配系统的优越性

对比分析了分布式供热输配系统与传统供热系统在水力工况、系统运行调节、初期投资以及节能等方面的不同,得出分布式供热输配系统能够有效地解决水力平衡、消除系统的冷热不均,提高系统的稳定性,还能够适应负荷的变化,具有良好的可调性,并且节能节电。系统的介绍了分布式输配系统的优越性,以期这项技术能够得到更广泛的应用。     

基于校园网教学系统的研究

如何挖掘校园网资源潜力、开发网上教学系统进行探讨。对建立网上教学系统的必要性、可行性及网上教学系统的形式内容进行了分析说明。提出了包括网上作业、网上考试、网上课堂、网上实验等网上教学方式。构成符合现代教育思想的完整教学系统。     

基于微带结构的新型混合左右手材料的研究

介绍了一种具有两个通带的新型混合左右手传输线,以及混合左右手材料传输线的传输特性和分析方法。该左手材料(Left-Handed Metamaterials,LHMs)在通带内呈现介电常数和磁导率同时为负的特性,两个通带分别出现在2.8 GHz和5.8 GHz处。通过仿真得到了色散曲线,折射率,等效介电常数和等效磁导率,从理论上验证了左手特性的存在。     

电渗技术在改良土壤方面的应用研究

本文较为详细地分析了利用直流电源、电渗加固改良公路路基的方法,给出了路基加固实验和现场施工的具体方案.通过实验证明,对于尚不普及的现场施工及工程实践中的应用具有参考和指导意义.     

基于OTT的MR定位方法

测量报告（Measurement Report,MR)是一种终端上报的测量信息,能够最真实地反映用户在无线网络中的体验,对网络规划和优化都具有重要意义。但目前MR中不包含用户位置相关信息,导致运营商无法确定上报MR中用户感知差的准确位置。本文提出一种基于互联网提供的应用服务（Over The TOP,OTT）方式的MR定位方法,能够准确定位MR的地理位置,帮助运营商快速地评估网络覆盖水平等质量信息,进而有目的地进行网络规划和优化。