小波分析在激光自混合干涉位移传感器中的应用

为减小激光自混合干涉位移传感器测量误差,提 出了基于小波分析的自混合干涉信号 处理方法。在进行全相位快速傅里叶变 换(FFT)解调相位之前,利用离散小波分解、重构去除自混合干涉归一化信号的奇异点 ,有效降低调制电流斜率突变引入的高次 谐波干扰,同时去除高频随机噪声干扰。简述了自混合干涉位移测量原理,介 绍了基于小波分析的自混合干涉信号处理算法原理并进行了算法仿真,采用数值仿 真分析了系统反馈水平及调制参数对测量误差的影响,利用压 电陶瓷(PZT)对自混合干涉位移测量系统进行标定。结果表明,位移测量误差减小到2.45nm。应用小波分析处理干涉信号可减小激光自混合干涉位移传感器的 测量误差。     

基于VDM和小波阈值的语音降噪方法研究

针对带噪声的语音信号,提出了基于变分模态分解（VMD）和小波阈值相结合的去噪方法。首先,采用VMD对带噪声道信号进行分解,从而得到分解后的固有模态（IMFs）信号;然后,引入T检验对各IMFs分量进行低频和高频区分,对其中的高频分量用小波阈值进行噪声滤除;最后,对将低频IMFs分量和滤波后的高频IMFs分量进行重构,从而得到降噪后的具有较高信噪比的语音信号。通过实验验证,本方法与EMD和小波阈值联合算法相比,具有更好的去噪性能,具有一定的实用价值。     

基于小波变换的自混合干涉信号降噪方法

应用小波变换理论对光反馈自混合干涉信号进行小波降噪处理。处理中用db4小波做降噪小波基,对自混合干涉信号进行4层分解,经过阈值处理与小波重构得到降噪信号。对不同反馈机制下降噪前后信噪比、均方差的对比分析,结果表明小波降噪在消除噪声方面的有效性。     

基于光反馈自混合干涉的位移测量算法设计及滤波

为实现适度光反馈机制下位移的测量,研究设计了基于相位解卷的位移测量算法。为了提高测量精度,对光反馈自混合干涉信号进行了预处理,重点研究了光反馈自混合干涉信号的滤波问题。通过仿真和实验,验证了本文方法的可行性。在光反馈自混合干涉位移测量系统中,使用本文所设计的方法可以重构出高精度的物体振动轨迹。     

基于平面反射式全息光栅的激光自混合纳米位移测量研究

纳米位移测量技术是实现高精度纳米制造的基础。激光自混合干涉为精密纳米位移测量提供了一种结构简便、成本低廉,同时测量精度可达纳米量级的精密位移测量方法。区别于传统基于反射镜或散射面为反馈元件的激光自混合干涉测量方案,研究了一种基于平面反射式全息光栅的激光自混合纳米位移测量方法,该方法的位移测量结果以光栅的周期为基准。实验测得了在弱反馈强度条件下的光栅自混合干涉信号,通过阈值设定的方法确定位移方向的反转点,结合反余弦的相位解包裹算法处理光栅自混合信号,获得了对应的位移测量值。最终采用商用激光干涉仪与自组装的光栅自混合干涉仪进行位移测量数据的比对测量,实验结果表明,经过线性修正后,其位移误差不超过0.241%。     

EMD相关度去噪及其在轧机信号处理中的应用

基于EMD时间尺度滤波特性,在引入相关度分析的基础上提出了EMD相关度去噪方法.对含噪信号进行EMD分解得到各IMF分量,并结合相关度阈值函数计算各分量的相关度值,再与预定阈值比较获取满足阈值要求的IMF并对其进行信号重构最终得到去噪信号.该方法消除了EMD时间尺度滤波不适用于噪声和信号在IMF成分混叠情祝下的限制.通过平稳和非平稳含噪信号去噪仿真实验表明了该方法的有效性;通过轧机在轧钢时实测信号分析验证了该方法的可靠性.     

基于双光反馈的双偏振差分自混合干涉降噪技术

激光自混合干涉在测量时容易受到噪声的干扰,从而影响测量的精度和稳定度。为此,在利用双光反馈提高自混合干涉信号信噪比的基础上,结合随机偏振激光自混合干涉双偏振差分探测技术,进一步降低系统噪声。实验结果表明,双光反馈与双偏振差分结合使用,可将自混合干涉信号的信噪比提高7 dB。因此,所提方法和技术在自混合干涉测量中具有良好的应用价值。     

基于EMD算法的双外腔激光自混合微振动测量

基于激光自混合理论,提出了一种双外腔激光自混合干涉信号分离的方法,以实现两路微振动的同时测量。用EMD算法对不同频率的两路激光自混合信号进行分离。以原始信号和各IMF分量的互相关系数作为判断依据,选择出高频一路所需的IMF分量。根据两路自混合信号具有线性叠加的性质,原始信号减去高频一路信号即得低频一路信号。对分离出的每一路信号进行频谱分析,利用主频阶次判定法实现振幅重构。结果表明,仿真和实验信号均能有效被分离。     

基于CEEMDAN和小波阈值的ECG去噪算法研究

提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进行小波阈值去噪;然后统计包括余量在内所有IMF分量的过零率,过零率小于1.5的IMF分量即为基线漂移信号,直接剔除;最后将经过小波阈值去噪的IMF分量与剔除基线漂移之后的其他IMF分量一起进行合并重构,实现ECG信号的去噪和基线校正。用所提算法对MIT-BIH心电数据库中的ECG信号进行去噪处理,结果表明ECG信号中的随机噪声得到很好的抑制,同时获得了良好的基线漂移校正效果。     

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.     

Simultaneous displacement measurement method of multiple targets based on laser self-mixing interference

In order to simultaneously measure the displacements of multiple targets, the laser self-mixing interference(SMI) measurement method based on variational mode decomposition(VMD) is proposed. The SMI signal containing the motion information of the external targets is detected by a photodiode. The VMD can non-recursively decompose the mixed SMI signal into SMI signals corresponding to different external targets. The displacement signals can be reconstructed by fringe counting method and interpolation method. The experimental results show that the displacement signals of different external targets can be reconstructed with half wavelength accuracy, which verifies the correctness and feasibility of this method. This method can improve the measurement efficiency, which offers an effective method for the multi-channel displacement measurement.     

一种基于电流调制和DSP解调的激光自混合干涉测振仪

研究了半导体激光自混合干涉测振仪的调制与解调技术。设计了基于电流调制和DSP解调的半导体激光自混合干涉测量系统,实现对振动物体的非接触式测量。分析了激光自混合干涉测振仪的理论模型,并用Matlab进行了仿真和误差分析。研究了系统的调制解调技术及基于DSP的数据采集与处理系统。该系统体积小、成本低、易于准直。提出的测振仪能够测量振动频率在5kHz内的物体振动频率、振幅及振动波形,振动幅度测量精度可达0.325μm。     

基于激光自混合干涉的高精度角度测量方法

针对光学高精度角度测量技术的需求,基于激光自混合干涉技术提出一种高精度角度测量方法。建立了激光自混合干涉技术高精度测量角度的系统模型,利用干涉条纹计数法分析出目标物体具有角度变化时,外腔长度产生的变化量,并通过激光三角法测量原理计算出目标物体旋转的角度,从而构建出精确的角度测量系统。实验结果表明:该测量系统在±0.4°角度范围内测量精度可达(±3.1×10-3)°,具有精度高、速度快等显著优势,是对现有高精度角度测量技术的一种有益补充。     

基于子波变换的无线通信网络干扰信号检测研究

在冗杂环境下,为有效识别无线通信网络干扰信号,提出基于子波变换的无线通信网络干扰信号检测研究。将干扰信号分为单音、多音、调频等类型,利用射线模型描述通信信道损失,确立噪声影响下的干扰信号结构,提取信号时频分布特征;在子波变换过程引入阈值滤波算法,将噪声投影在不同子波空间中,合理设置阈值,计算新的变换系数,实现信号去噪;采用混沌循环谱方法,将干扰信号检测转换为二元假设检验问题,获取二阶时变检测函数,计算决策量,结合门限值完成干扰信号检测。实验结果表明,该方法能够有效过滤噪声,检测出的干扰信号波形与频率与实际情况相符。     

小波包分析结合VMD的气体泄漏信号降噪

针对气体泄漏声波信号降噪的问题,提出一种集合小波包分析(WPA)与变分模态分解(VMD)相结合的降噪方法。通过小波包变换对信号的噪声进行预处理;利用VMD对去除噪声的信号进行分解,得到所有的本征模函数(IMF)分量,并根据相关系数准则判断有效IMF;最后提取有效成分并进行信号重构。对本文方法进行验证,结果表明,本文方法能够有效剔除气体泄漏信号中包含的各种噪声,降噪后信噪比为15.485 1,均方根误差为0.028,为后续信号分析减少了干扰,也为气体泄漏声波信号的特征提取与分析提供了新的思路。     

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。