基于独立分量分析算法的局部放电信号去噪方法研究

针对局部放电监测信号中多种干扰噪声的消除难题,提出结合经验模态分解的独立分量分析算法,进行变压器局部放电信号的去噪。针对独立分量分析进行信号分离时需要多元信号的要求,首先提出利用经验模态分解算法构造参考信号,然后通过独立分量分析算法进行信号分离。利用该方法进行变压器局部放电信号的去噪,较好地恢复出窄带干扰及白噪声下的局部放电脉冲信号的波形、波形之间相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等局放信息,在仿真及实测数据的处理中都取得了较好的效果,验证了该方法的有效性和优越性。     

同场景多幅图像中的强噪声抑制

提出了利用独立分量分析滤除同场景多幅图像中的噪声方法,假设在含噪的同场景多幅图像中,噪声信号和图像信号之间是相互独立的。利用独立分量分析方法可以将含噪的同场景多幅图像分解成图像信号分量和噪声信号分量,根据独立分量的固定时间模式的标准差特性可以将图像信号分量提取出来,以重构成去噪结果图像。实验结果表明,该方法能有效地抑制多幅同场景图像中非零均值强高斯噪声,而且可适用于稳定噪声强度和不稳定噪声强度环境。     

基于入侵性杂草优化算法的有噪独立分量分析方法

针对传统独立分量分析(ICA)算法在含噪情况下分离效果不好,容易陷入局部收敛的问题,提出基于入侵性杂草优化(IWO)算法的有噪独立分量分析方法.以分离信号负熵和为目标函数,选用高斯密度函数估计负熵,消除目标函数中的不稳定项,提高算法的稳定性和准确性;采用入侵性杂草优化算法估计混合矩阵,提高算法的全局寻优性能.仿真结果表明:与传统Fast ICA和Fast NoisyICA算法相比,文中算法的分离信号和源信号的相似因数更大,随着信噪比增加,相似因数趋向1,可以更好地估计源信号;PI指标明显小于其他两种算法的,可以更为精确地估计混合矩阵.研究结果对有噪ICA信号处理有一定参考意义.     

AWGN信道中盲源分离的时频联合两步消噪预处理方案

针对加性高斯白噪声AWGN环境下盲源分离算法的性能随信噪比降低而大幅下降的难点问题,借助于经验模态分解和小波变换2种时频分析方法,并对其消噪性能进行优势互补,采用"粗消噪-细消噪"的两步化思想,提出一种应用于盲源分离的时频联合两步消噪预处理方案.仿真试验与其他算法进行对比,证明了新的噪声预处理方案可以更有效地降低观测信号中的加性噪声,使盲源分离算法工作在更宽的信噪比范围内提高算法的鲁棒性,并说明了算法对通信信号具有数据延拓的必要性.     

含噪独立分量分析的期望最大化算法

把期望最大化(EM)算法应用到含噪ICA模型中,即假定源信号具有统计独立性,并将其放在贝叶斯估计框架中,提出一种解决含噪独立分量分析(ICA)的期望最大化(EM)算法。在含噪ICA模型中,假设源信号的均值和方差服从更为一般的均匀分布,提出的EM算法将混合矩阵和超参数交替进行处理,可以有效地估计混合矩阵和超参数在一定模型下的模型参数,从而能够估计出源信号。仿真结果说明,该方法能够很好地解决含有噪声ICA模型下的盲源分离问题。     

基于改进增广拉格朗日乘子法的鲁棒性主成分分析

针对增广的拉格朗日乘子法在求解鲁棒性主成分分析,特别是当数据同时受到稀疏噪声和高斯噪声的干扰时,计算精度会降低,数据降维去噪任务不能很好完成的情况,提出改进的增广拉格朗日乘子法来解决上述问题.一是用基于最优乘子初始化的改进增广拉格朗日乘子法来提高算法的计算精度,二是针对鲁棒性主成分分析,提出一个带高斯噪声的凸优化模型.实验结果表明,本文提出的最优乘子初始化改进算法赋予增广的拉格朗日乘子法一个最优的拉格朗日乘子,从而提高算法的计算精度,而凸优化模型能够清晰地将高斯噪声和稀疏噪声从数据矩阵中分离出去,进而提高数据对高斯噪声的鲁棒性.     

部分HHT和ICA的混合语音增强算法

根据语音信号中噪声特性的不同,该文将其中的白噪声和色噪声分别进行处理以达到较好的语音增强效果。对信号进行不完全希尔伯特-黄变换,从中得到含有白噪声的分量并进行处理,降低白噪声在整个语音信号中的能量;利用独立分量分析的方法将目标语音与色噪声进行分离,得到最终的目标语音信号。实验结果证明,该混合算法有很好的性能和降噪效果,提升后的语音信号几乎完全消除了色噪声的影响,并相对白噪声有很好的抑制,对于实际和理论模型的不完全吻合也有较好的鲁棒性。     

小波变换在弹丸超声阵列中的应用

弹丸超声阵列中检测到的超声波信号信噪比较低,易于被噪声信号湮没,需要对采集信号进行去噪.本文拟采用小波去噪方法对检测到的信号进行去噪,根据弹丸超声波信号的脉冲特性,选取小波基函数中的sym8小波.通过对几种去噪方法对比分析,结果表明,采用Birge-Massart算法选取阈值后,使用改进的Garrote阈值方法进行去噪处理,可以有效的降低噪声,提取弹丸超声波信号特征.     

基于变分模态分解和奇异值分解的局部放电信号去噪方法

为有效抑制局部放电信号中的复杂噪声干扰,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解的去噪方法。首先通过泄露能量确定VMD算法中的模态分解个数,对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后基于峭度指标选择包含有用信息的分量进行信号重构,将周期性窄带干扰去除;最后采用奇异值分解去噪方法抑制信号中剩余的高斯白噪声。运用该方法对含噪局放信号进行去噪处理,并通过时变峰度法对信号初至时刻进行拾取。与传统的小波方法和经验模态分解算法进行对比,该方法能有效抑制局放信号的复杂噪声干扰,去噪后信号波形畸变较小,信号拾取精度较高。     

回波对消中盲源分离算法的研究与仿真

盲源分离因为可以仅根据接收到的观测信号来估计还原源信号,成为近年来在信号处理领域的研究热点.针对盲源分离中的基于峭度的独立分量分析算法在源信号还原的过程中计算量较大的问题,采用共轭梯度方法对独立分量分析法进行优化,优化后的算法收敛速度更快,稳态误差变小.Matlab仿真实验表明,优化后的独立分量分析算法收敛更快,实际分离效果更好.     

网络教学特点的探讨

介绍了网络教学平台的功能结构，并就网络教学的特点和内涵做了比较全面地论述，对充分发挥网络教学的优势有一定指导作用。     

基于RFPA的砾石对砂砾岩破裂影响规律研究

为研究砾石尺寸及强度特征对砂砾岩裂纹扩展模式和力学参数的影响。采用岩石破裂过程模拟系统RFPA,建立了非均质的砂砾岩岩心模型,研究了砾石尺寸及力学性质变化对砂砾岩岩心抗压强度、杨氏模量、泊松比等弹性力学参数的变化规律。结果表明,随砾石尺寸的增加,岩心模型的泊松比与杨氏模量逐渐增加,强度先减小后增大,且不同砾石尺寸的岩心裂纹形态基本一致;随砾石强度的增大,岩石单轴抗压强度逐渐增大,而后基本保持不变,主要由基质强度决定。研究结果真实再现了砂砾岩裂纹萌生、扩展过程,得到了砾石尺寸及强度对岩心破裂的影响规律。     

共混对聚丙烯力学性能的影响

研究了不同牌号的聚丙烯共混后的产物的力学性能,并以DCP为硫化剂,TAIC为硫化促进剂,以自制的聚酯型超支化聚合物为流动促进剂,利用动态硫化技术制备了聚丙烯树脂/三元乙丙橡胶(EPDM)热塑弹性体.研究表明:高熔融指数的聚丙烯、共混材料中橡胶的用量以及超支化树脂的比例对共混材料的力学性能和高温流动性有很大影响.     

罗布麻生物酶脱胶技术研究

针对罗布麻韧皮纤维成分的特性进行脱胶,并以温度、时间、pH值、浴比为控制条件,进行了单因子试验和正交试验,结果表明四因素的优先等级为温度〉时间〉pH〉浴比,时间因素影响较大,通过残胶率和失重率两项指标的综合评价,得出了罗布麻的最优脱胶控制参数为：脱胶时间48h,浴比1／30,pH=8,θ=34℃。同时对脱胶后的纤维进行了检测：纤维强度5．48eN／dtex;断裂伸长率4．25％;纤维支数2339支;回潮率10．2％。为罗布麻韧皮纤维采用酶法脱胶提供了依据。     

高速公路上防止货车侧翻的研究

近年来高速公路上的交通事故越来越引起人们的重视。为减少交通事故的发生,人们开始研究交通事故的类型和预防交通事故的发生。笔者就预防货车在高速公路上的侧翻提出了＂货车运行状态监控系统＂,以通过运行状态监控系统来减少货车侧翻交通事故。     

屋面初期雨水处理的探讨

通过对目前国内屋面雨水收集系统中常用屋面初期雨水量的确定方法对比分析,探讨了屋面初期雨水量的确定多从水量角度进行估算方法.     

电容在传感器中的应用研究

电容在传感器检测方面的应用非常广泛,本文介绍了电容器元器件的检测基本原理,电容器的检测式与压电式的性能比较以及电容器的搬运和保存,说明电容器在传感器中的应用价值.     

基于电子商务的身份认证攻击研究

目前,认证问题是Web的应用中最值得关注的安全问题之一,它是保护Web安全的第一道门槛.从基于Web应用的认证漏洞攻击出发,提出程序级和应用级的解决方案,通过对输入、输出等方面进行有效性处理,从根本上杜绝了应用程序的安全漏洞,加强了Web应用的认证机制.     

涂鸦艺术对城市环境影响的探究

涂鸦文化进入中国已有十年之久,但其作为一种"草根文化"并没有被大众真正认知,在发展过程中受到了重重阻碍。本文以匡正人们对涂鸦艺术的偏见为目的,将涂鸦艺术与城市形象联系在一起,并对涂鸦文化今后的发展提出了自己的观点和建议,呼吁城市管理者给予涂鸦艺术更多的理解和支持。     

SP 对发酵的促进作用研究

ＳＰ是由农作物中提取的天然成分加工而成的一种新型食品添加剂。低浓度的ＳＰ对提高酵母细胞的增殖、ＳＣＰ产率和糖化酶活力都有明显地促进作用。