激光多普勒信号处理中小波分析的应用研究

文章提出了一种通过小波变换的方式,对激光多普勒信号进行处理,以消除人体激光多普勒信号噪声。首先对小波转换的原理以及特点进行分析,然后分析小波分析在激光多普勒消噪处理中的应用,其次通过激光多普勒信号消噪仿真实验,并对仿真结果进行小波分析,验证小波变换消噪效果,供有关人员参考。     

小波变换在时变信号处理中的应用

概述小波变换的基本原理及特性，时变信号的时频特征等，讲座将小波变换应用于时变信号处理的基本方法，最后给出利用小波变处理变信号的实例。     

基于小波变换的干涉信号包络提取方法研究

为了实现对宽谱光源自相干函数的测量,必须对宽谱光源干涉信号的包络进行提取.因此,宽谱光源干涉信号包络的提取就成为了测量光源自相干函数的关键因素.针对现有的包络解调方法的不足,建立了基于复Morlet小波的干涉信号包络提取方法.该方法采用复Morlet小波作为母小波,通过选择适合尺度参数和位置参数,可以有效地提取干涉信号的包络并具有良好的抗噪能力;利用计算机Matlab仿真证明了该方法的有效性;最后利用该方法对韩国Fiber Pro公司的白光干涉仪干涉输出信号进行包络提取,动态范围达到-60 dB.     

基于小波变换的PDA信号处理

本文从PDA信号的基本特征出发,提出了基于小波变换思想的PDA信号处理方法,以小波系数表征信号的时-频特性,可同时实现PDA信号的识别和参数提取。     

基于多普勒小波变换的水声信号探测

针对水下高速运动目标的主动探测问题,引入了多普勒小波(Dopplerlet)变换.根据运动目标回波的特点提出了主动Dopplerlet原子,并分析了基于主动Dopplerlet变换的分解算法,克服了Dopplerlet变换在被动信号处理中声源频率变化引起误差增大的问题.将算法应用于高斯白噪声和高斯色噪声背景中运动目标的检测,取得了较好的结果.     

小波变换在心音奇异信号处理中的应用

针对如何剔除心音信号奇异点处的噪音信号的问题,该文利用小波变换方法,通过PhysioBank数据库中的相关数据,运用Matlab对含有噪音信号的心音奇异信号进行处理。其结果表明,该方法可在保留奇异信号的前提下,有效滤除噪音信号。说明利用小波变换技术分析与处理心音奇异信号是一种新的有效和实用的方法。     

基于小波变换的多普勒频率变化率高精度估计方法

在单站无源定位与跟踪系统中,获取多普勒频率变化率信息对运动目标的状态估计和定位具有非常重要的意义.多普勒频率变化率非常微弱,很难精确测量.小波变换是一种时频局域化的分析方法,具有较低的信噪比门限.本文提出了基于小波变换的多普勒频率变化率估计方法,计算机仿真研究表明本文提出的方法具有较低的信噪比门限,并且可以快速精确地实现参数估计.     

应用于信号处理的Fourier变换与小波变换

在分析Fourier变换与小波变换异同点的基础上,对它们在不同类型信号的处理过程中的应用进行了探讨．并给出一个检测故障点的仿真实例,证明了小波变换的优越性．     

基于小波变换的提升机激光位置跟踪系统的信号处理

提升机位置跟踪系统可用工作在红外波段的激光,测量″调制光波″往返于被测距离上相位差的方法来测定距离.由于信号中含有噪声,因此通过小波变换来实现提升机测距信号的信号处理,利用信号和噪声在不同尺度的小波变换下呈现特性相反,采用阈值方法消除噪声,重构真实信号.该系统能极其准确地显示提升机的实际位置,提高了距离测量的精度.通过MATLAB软件进行仿真,实现了激光位置跟踪信号的数据处理,以及对提升机位置和速度的数字化控制.     

基于小波变换人体生命参数探测方法

探讨了使用小波变换对人体生命参数检测。其基本原理是利用电磁波照射人体,其回波信号被人体生命活动引起的体表微动(如呼吸、心跳)调制后,使得回波信号的某些参数(如频率、相位)发生改变,通过小波变换技术检测回波信号参数的变化提取出人体生命参数。重点研究了小波变换方法在人体生命参数检测和识别中的应用。     

基于连续小波变换的雷达信号处理

在步进频率雷达一维距离成像技术中,经典的傅里叶变换算法受到距离分辨率的限制,并且存在较高的副瓣电平。针对这一问题,本文提出将连续小波变换算法用于频率步进雷达的一维距离成像。该方法在保持高距离分辨率的同时,可有效降低回波信号的副瓣电平。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

小波消噪在外差式激光多普勒振动测量中的应用

基于小波变换对外差式激光多普勒振动测量系统(HLDV)输出信号进行了噪声抑制性能研究。从外差式激光多普勒测振系统的测量原理出发,结合系统回波信号的特点,考虑测振系统中白噪声的影响,分析并改进了模极大值法和系数相关法两种小波消噪处理算法,并基于以往的阈值去噪算法,提出了新的阈值函数,重点分析了多尺度细化分析对还原原始信号特征及改善信号信噪比(SNR)的影响。结果表明,针对微振动目标运动特征提取,改进后的三种方法在振动信号的特征提取及噪声消除方面具备优异性能。     

小波分析及其在信号处理中的应用

首先对小波变换做了概括介绍，综述了小波变换在信号处理中的2个重要方面的应用：信号特征提取和信号消噪。     

一种新的基于小波变换的弱信号接收方法

提出了一种基于小波变换的弱信号接收方法，在低信噪比的情况下，对非平穗信号的消噪进行了仿真和分析，并与传统的傅里叶变换方法进行了比较。结果表明该方法是一种有效解决低信噪比情况下弱信号接收问题的途径。     

A New HFRT Algorithm Based on Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transformation

The high frequency resonant technique （HFRT） algorithm is a popular technique for fault-detection and is widely applied in mechanism systems and industrial constructions. In this paper, a new HFRT algorithm based on maximal overlap discrete wavelet packet transformation （MODWPT） is developed. By the simulation test for soil embedded pipes fault-detection, it is shown that the performance of newly proposed HFRT algorithms is more sensitive to early defects than the traditional HFRT methods based on the Hilbert transform.     

小波包分析在雷达信号处理中的应用

现代雷达技术的一个重要发展方向是超宽带、多功能、智能化。提高识别系统的智能化,是雷达目标识别领域的一个关键性问题。雷达所发射的信号向宽带和超宽带扩展。传统的傅里叶变换对非平稳信号几乎无法处理,小波包理论将频带进行多层次划分,并能根据被分析信号的特征自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配。     

基于高阶累积量的突发信号检测技术

突发信号检测是非合作通信中的一项重要工作,是后续处理的前提。针对由高阶累积量作为判决统计量的信号检测方法,分析了高阶累积量法在实际信号检测中存在的问题,提出了相应的改进算法,该算法只用2个符号进行累积量估计,通过在高阶累积量的基础上增加滑动窗,对累积量值进行平滑处理,并通过窗内累积量值的变化自适应调整窗长,减小或消除了因数据过短引起高阶累积量估计值的抖动。仿真结果表明该算法可以提高信号检测性能。     

基于小波变换理论的电磁泄漏信号处理方法

在电磁泄漏信号检测的过程中,由于外部噪声和检测系统内部产生的噪声,使原始信号中含有了大量的电磁噪声,给信号检测和提取带来了困难,尤其是一些微弱信号,它们很容易混叠在噪声中,而导致检测错误。因此,对所获取到的原始信号进行噪声消除,是我们首先要完成的工作。该文针对上述问题提出小波变换理论来消除电磁泄漏信号的噪声,并通过具体...