基于子波变换的一种信号除噪新算法研究

针对Donoho去噪算法中阈值难以确定，通过分析白噪声的能量分布在于波变换域随尺度变化的规律，提出了一种采用子波变换来消除信号噪声的新算法。通过对含噪信号的求导运算实现信号与噪声在于波变换域约分离，以达到消除噪声的目的，算法的特点在于能够自动给出信号中噪声的阈值。经过测试，该算法在消除信号中的白噪声时，能够取得比较理想的效果。     

双稳随机共振系统信号调制噪声效应用于弱信号检测

通过对双稳系统随机共振模型的数值分析，得出在双稳系统输出信号中，有一个正弦信号成分和一个表现为维纳过程的噪声成分分别与输入的正弦信号和白噪声相对应。通过选择合适的系统参数，可以减小系统输出中信号和噪声之间的耦合效应。该系统可以大大抑制噪声，并在双稳系统中产生信号调制噪声效应。然后对双稳系统的输出信号作功率谱分析。不但可以辨识出淹没在白噪声中的微弱正弦信号的频率，还可以较精确地估算出微弱正弦信号的幅值。数值仿真表明，双稳系统的信号调制噪声效应可用于多个微弱正弦信号的检测。     

用高阶累积量提取高斯噪声中信号的研究

在噪声中提取信号一直是微弱信号检测及数字信号处理领域里研究的重要问题，本文介绍的最如何利用高阶累积量提取高斯噪声中的信号，可以证明了，对于高斯噪声，它的三阶或三阶以上的累积量为零，因此，通过计算高斯噪声的高阶累积量可达到抑制噪声的目的。     

强噪声下压力传感器触觉信号的提纯算法设计

压力传感器触觉信号提纯时，易受强噪声干扰，影响信号提纯效果。为解决上述问题，提出基于局域波分解的强噪声下压力传感器触觉信号提纯方法。利用局域波分解对压力传感器中的局部均值特征，排除触觉信号降干扰，避免噪声对信号提纯过程产生影响，并设计校正算法对触觉信号处理，提取频域特征。利用小波变换法分解压力传感器触觉信号，得到信号频域成分。利用阈值重构频域成分，完成强噪声下压力传感器触觉信号的提纯。仿真结果表明，所提方法的提纯时间在2 s上下波动，平均信噪比为14.13 dB，平均均均方根误差为0.63。     

ARCOS信号模型的功率谱分析及其参数估计方法

在通信，雷达，声纳等数字信号处理应用领域中，信号模型中的噪声通常假定为加性噪声。但是，对于一些信号模型中的器材怕假定为乘性噪声就更为准确。     

多路GNSS欺骗干扰互相关噪声模型

为开展GNSS欺骗干扰源定位研究，构建了多路GNSS欺骗干扰互相关噪声模型。首先分析了欺骗干扰原理并给出了信号模型；通过对噪声构成和规律的分析，研究建立了PRN码间互相关噪声模型；最后利用信噪比和欺骗信号方位角分布进行描述。仿真结果显示，多路GNSS欺骗干扰中码间互相关噪声，在接收通道噪声中的比重随欺骗信号功率增加趋于100%。这表明测向精度与多路GNSS欺骗信号功率是一组矛盾，实际测向结果可通过欺骗信号信噪比寻优。     

自动控制在弱信号检测中的应用

系统分析了自动控制在弱信号检测中的作用和特点，自动控制在弱信号控制中可以消除噪声（扰动）和消除噪声对测量的影响。前者与常规自动控制没有多少特殊性。后者利用自动控制方法补偿噪声对测量的影响，其测量部分与主测量部分共用一个传感器，信号和噪声影响的分离通常在频域进行。因此，自动控制系统的特征频率ω应满足ωＮ〈ωＣ〈ωｓ，其中ωＮ是要消除噪声影响的特征频率，ωＳ是信号特征频率。本文同时给出以消除传感器非线     

被动声纳目标/背景建模与仿真

该文通过对舰船辐射噪声水声特性的分析，建立了舰船低频辐射噪声连续谱和线谱的数学模型，让迭加有线谱信号的白噪声通过一个有限冲激响应（FIR）数字滤波器，即可得到期望的目标舰船辐射噪声信号。该模型和海洋传播损失模型以及海洋环境噪声模型一起用于仿真被动声纳系统的接收信号。通过对仿真输出信号的处理和分析，给出了声场谱图，结果表明该方法能很好地再现被动声纳目标舰船辐射噪声的典型声学特征。该方法也可用于半实物仿真、系统测试以及水中兵器仿真等。     

基于噪声特性阀值的语音去噪

分析合有噪声的语音信号和噪声信号，对他们分别进行小渡分解，提取各层嗓声小渡系数低频的特性。将提取的各层噪声的特性作为阀值进行去噪。     

离散小波变换在Chirp信号检测与时延估计中的应用

为了适应强噪声环境下的Chirp信号探测，提出了离散小波变换时频分布的二维相关算法，即利用发射信号和反射信号的时频分布相似性，估计接收信号中各个反射信号分量的时间延迟。仿真结果证明，该算法具有更强的压制噪声的能力，能准确地进行信号检测和时延估计。     

噪声环境下话者识别系统的特征提取

重点研究在噪声环境下,话者识别中语音信号的特征提取。将能减化信号,消除较小分量而保留信号的基本特征的数学形态滤波器良好的滤波性应用在一维语音信号的处理中。并在噪声环境下,应用线性预测的MFCC特征提取方法提高鲁棒性。提取几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、MEL倒谱系数、语音动态参数、激励源特征等,对这些参数进行分析和比较．以达到话者识别的目的。     

基于粒子滤波的陀螺漂移TVAR模型参数跟踪

在分析陀螺漂移信号的TVAR时变自回归模型及其模型参数的随机演化模型的基础上,基于粒子滤波器对TVAR模型参数做序列估计,提出粒子滤波的陀螺信号漂移估计算法.实验结果表明,算法可以很好地跟踪非平稳信号,采用该方法预测带嗓的陀螺漂移信号精度有明显提高.     

基于小波变换的冲击脉冲雷达图像处理方法

将小波变换的基本理论运用到冲击脉冲雷达信号的处理中,检测雷达回波信号的奇异性,同时用非线性变换方法对图像进行处理。该方法对提取目标回波信号、提升其信号强度、抑制杂波干扰和噪声有良好的效果。文章最后给出了该方法对冲击脉冲雷达图像的处理结果。可以看出,在处理后的雷达图像中,目标清晰,杂波干扰和噪声基本消除。     

基于局部自适应阈值的细胞图像分割方法*

为了实现对细胞图像的有效分割,提出了一种自适应的图像分割算法。该算法首先将整幅图像分为若干子块;然后计算每个子图像的梯度直方图,对每幅子图像进行Otsu分割;最后还考虑图像中噪声的影响,采用形态学噪声滤波器去噪。实验结果表明,该算法对细胞图像细节有很好的区分和分割,适用于背景与目标对比不是很明显并具有一定噪声的图像。     

联机手写藏文识别中字丁规范化处理

通过对几种规范化处理算法的深入研究,根据联机手写藏文字丁的特点进行规范化处理,揭示出不同算法的内在本质规律;同时对联机手写藏文识别中的各种噪声进行分析,使用相应的方法消除噪声。使联机手写藏文识别系统的识别率得到一定的提高。     

RCC软开关电源设计

基于传统PWM方式开关电源在开关损耗和开关噪声方面存在的一些问题,本文认为,通过采用软件开关方式,可以解决开关损耗这一问题。     

一种新的车牌字符分割方法

在车牌识别系统中,字符分割的效果起着至关重要的作用.传统的方法对车牌图像的要求太高,这在一定程度上影响了车牌的识别率.针对字符断裂和背景噪声非常复杂情况下的车牌,利用小波变换是信号局部特征奇异性检测的有效方法,提出了三级分割算法,该方法能相当准确地提取出车牌中的字符,同时,在分割过程中,各字符间及宁符内的细微噪声也得到了很好的去除.实验结果表明:该方法能行之有效地提取车牌字符,准确率高,抗干扰能力强,在实际应用中取得了很好的效果.     

一种改进的支持向量机及其应用

针对传统支持向量机对噪声点敏感问题,提出一种改进的支持向量机。其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度,贡献大的分配较大的隶属度,贡献小的分配较小的隶属度。与传统支持向量机比较,减小了噪声点对分类的影响,提高了SVM的泛化能力。并将其应用到车型识别中,结果显示该方法的有效性。     

应用BP神经网络分类器识别交通标志

介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。     

基于小波变换的图象边缘融合检测

传统的边缘检测算法虽然实现简单,计算较快速,但是被检测图像较为复杂或含有噪声污染时,那些传统的边缘检测算法就很难得到理想的边缘结果。利用多尺度小波变换来检测图像的边缘是最近几年比较流行的方法,而且检测复杂图像或含噪图像的边缘比传统算法要好得多。该文提出一种在金字塔分解体系结构下利用多尺度小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘,并将图像分解的各层边缘信息利用小波融合算法逐个融合,以得到最终的图像边缘结果。实验结果表明,该文方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量。