基于漏磁检测的钢管探伤监控系统设计

针对钢管漏磁检测的特殊性,设计开发了一种带有干扰滤波的探伤监控系统,采用信号接收模块配合多串口卡,开辟了多个内存缓冲区,将数据进行多线程并行分析处理,极大地提高了数据处理的速度和检测的实时性。采用均值平移小波阈值去噪法对漏磁检测信号进行降噪处理,有效降低了测量噪音等干扰因素的影响,并消除伪吉布斯现象。软件部分利用 Visual Studio C＃进行开发,可以实现无人值守条件下的全自动流水线检测控制、自动钢管缺陷判断、报警和分析处理等功能。系统具有高的实用性和可靠性。     

基于DSP的高精度计量设备运行状态监测系统设计

为避免因设备运行异常导致计量失误,设计基于DSP的高精度计量设备运行状态监测系统。系统利用采集层中温湿度传感器实时采集高精度计量设备工作环境温湿度信息,并通过电流、电压传感器采集设备工作时的电流与电压信号,将所采集信号由该层信号调理电路转换为数字信号后,再利用通信层网络通信模块传输至处理层;处理层采用数据集中器对所接收信号进行整合处理,并通过DSP处理器处理整合信号获取设备监测数据,利用状态分析模块最小二乘法分析预测设备运行状态后传输至监测层;监测层通过监测数据显示模块实时展示设备运行状态监测数据,并在设备运行状态出现异常时,利用报警模块做出提示,同时将所接收数据存储至数据存储模块,实现对高精度计量设备运行状态的实时监测。实验结果表明,所设计系统可以实时监测高精度计量设备运行状态,判断电能计量设备产生异常的原因。     

火炮反后坐装置振动信号小波消噪处理

阐述了反后坐装置在整个火炮系统中的重要性,重点比较了针对振动信号的三种小波消噪方法的优劣,并结合反后坐装置振动信号的特点选择多小波去噪方法进行去噪处理,得到了较理想的处理结果,为反后坐装置进一步故障诊断奠定基础.     

变电站电气设备运行状态自动化预测方法

变电站在电力系统中具有重要作用，其中电气设备的运行状态直接影响着电网的可靠性。为了保证变电站能够安全运行，提出变电站电气设备运行状态自动化预测方法。根据高斯滤波器对采集的变电站电气设备运行信号展开滤波去噪处理，使用小波包原理对去噪后的电气设备运行信号进行特征提取，确定设备运行状态特征值，利用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）建立变电站电气设备状态自动化预测模型，将提取的特征作为模型输入向量输入模型中，通过模型的学习训练，确定模型输出值，实现对变电站电气设备状态的精准预测。实验结果表明，所提方法处理后的设备运行信号更加平滑，平均绝对误差和预测时间始终在0.052%和79 ms以下，具有良好的预测能力。     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.     

光纤温度传感系统中信号去噪方法

针对光纤温度传感系统采集的温度信号噪声较大的问题,分析了温度采集过程中干扰噪声信号的特点、滑动平均滤波和小波变换两种方法对信号去噪的效果.针对采集的温度信号,选择合适的小波去噪方法,并确定了最优的小波基和分级层数,将经过平移滑动滤波算法处理后的温度信号,进一步进行小波去噪处理,并将均方根误差(RMSE)、信噪比(SNR)及去噪信号的平滑度指标R,作为判定去噪效果的依据.实验结果表明:综合去噪算法能够有效去除有用信号中的干扰噪声,在信号无失真的情况下信噪比可以提升10～12 dB.     

一种基于小波变换图像去噪的方法

提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。     

干扰环境下通信传输信号优化仿真研究北大核心CSCD

由于不同信号传输信道不同,导致信号传输过程中产生的大量噪声与信号形成较强的内在关联,造成信号精度差。传统的算法只是对传输信号进行简单的滤波处理,忽略了含噪信号存在的内在关联性而部分藏匿噪声不能消除的问题,导致去噪效果差。提出改进小波算法的干扰环境下的滤波通信方法。依据在干扰环境下通信序列的周期性组建干扰环境下的通信模型,将通信过程中的含噪信号分离问题转变为超定盲源分离问题,利用小波包分解原理,将通信的频带进行多频段划分,将没有划分的高频数据进行细致的分解,同时进行通信滤波消噪,采用软阈值和固定阈值来量化小波包系数,利用处理过的小波包系数对去噪后的信号进行重构,精确的实现了干扰环境下的滤波通信。仿真结果表明,改进小波算法在干扰环境下的滤波通信去噪效果好,鲁棒性强。     

光纤陀螺信号误差分析与滤波算法的研究

针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响,采用Allan方差法对光纤陀螺的各项随机误差成分进行了分离和计算.然后结合陀螺稳定平台系统研究了滑动滤波、小波变换阈值滤波两种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案.最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用Allan方差法能够有效地分离和辨识陀螺零漂信号中的各项噪声源随机误差系数和误差大小,采用的小波变换阈值滤波的去噪效果明显.     

基于阈值自学习小波算法的压力信号去噪方法

提出了信号预滤波结合阈值自学习小波去噪的综合滤波方法.该法通过对恒定状态下带噪压力信号阈值自学习使得重构信号与期望输出均方误差最小来获得单一工况下的最佳去噪阈值,再将此阈值用于同一工况下整个时间段信号的去噪,不同工况下得到不同的最佳阈值进而获得最优输出.数值计算对比证明,该方法对噪声抑制作用明显,比传统小波去噪、改进神经网络去噪等方法效果更好.     

脉搏波信号预处理方法研究

为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰,脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。使用零相位滤波法处理脉搏波信号,改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题;通过建立评价参数,对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价,获得最佳滤波方法;对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点,获得最佳去基线漂移算法。使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息,将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后,实现脉搏波信号的预处理过程。实验结果表明,采用sym4小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后,所获得的脉搏波信号平滑无毛刺,每个周期起始点和终点都在同一水平基线上,满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。     

基于LabVIEW的气悬浮平台振动信号数据采集系统

设计气悬浮平台振动信号数据采集系统,实现对振动信号的实时波形显示、数字滤波、小波去噪、频谱分析、波形的存储与读取等功能,可高效完成振动信号的采集与分析任务。系统加入小波去噪方法,将LabVIEW和Matlab结合使用,增强了LabVIEW信号分析处理能力,具有一定的理论和实践价值。     

车载光电测量平台晃动监测数据分析

车载环境下由于加速度计自身和外界环境干扰等因素的影响,真实的加速度信号叠加了大量干扰信号。针对加速度计信号特点,采用小波阈值去噪对加速度计信号进行了滤波处理。建立一个振动信号模型,将真实的加速度计的输出噪声作为干扰成分叠加到该模型上,选择较优的小波参数,对仿真信号进行小波阈值去噪,去噪后信噪比（SNR）由4．24dB提高到20．45dB,均方根误差（RMSE）由0．051改善到0．0081。据此对真实加速度计输出信号进行去噪处理,实验结果表明：小波阈值去噪对加速度信号具有良好的滤波效果。     

小波变换在多源航迹处理中的应用

航迹滤波、航迹关联和航迹融合是多源航迹处理中的关键问题。利用小波去噪和小波重构原理,将一段时间内的多信息源目标航迹估计看作带噪声的一维信号,并对这些航迹进行小波变换。将得到的小波分解系数进行不同的处理,最后进行航迹重构,实现航迹去噪、航迹关联及航迹融合等相关处理。     

一种基于红外差分法的粉尘浓度测量装置

针对传统光学法检测粉尘浓度时易受环境温度、光源和光电器件等因素影响的问题,提出了一种红外差分粉尘浓度测量方法,并基于该方法设计了一种粉尘浓度测量装置。该装置利用红外差分测量原理,通过以S3C2440为核心的数据采集与处理模块计算粉尘浓度,并通过LabVIEW信号处理模块对采集信号进行小波阈值去噪处理。调试结果表明,该装置具有较高的粉尘浓度信号采集精度和测量准确性。     

多小波变换在GPR信号处理中的应用

文章主要分析并利用GHM多小波预滤波与多小波分解系数处理的方法,对探地雷达信号进行去噪处理,并通过应用实例说明这一方法的有效性。     

基于小波去噪法的语音降噪

本文利用小波去噪法,来实现对混叠了外界噪声的语音信号的滤波和消除噪声.首先介绍了小波降噪法原理及特点,然后完成了小波去噪法在MATLAB中的实现,并且计算出信噪比以及设计GUI界面,直观显示出利用小波去噪算法的降噪效果.GUI界面显示的频域和时域降噪图形表明,基于小波去噪法的语音降噪能够很好的实现对噪声的滤除以及恢复原始信号.     

某型压缩空气站自动监控报警器系统设计

针对某型压缩空气站日常维护保障需求,设计开发了一款压缩空气站自动监控报警器;该自动监控报警器系统通过信号隔离变送器,实时采集滑油压力信号、水温油温信号、转速信号、压缩空气压力等信号,由系统微型控制器模块进行ADC采集、转换并处理。系统微型控制器采用STC12单片机,运行嵌入式控制程序,对采集到的各类信号进行显示、阈值判断和报警等处理;该自动监控报警器能实时监控压缩空气站的多个关键运行参数并自动报警,有利于压缩空气站的安全运行与操作。     

基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理,该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数,多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明。本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。     

基于二阶段噪声检测的滤波算法研究

研究信号优化问题,针对信号中的混合噪声,大大降低了信号的精度和准确性,影响了对真实信号特征的提取,为了消除存在于信号中的混合噪声,提出了一种基于二阶段噪声检测的滤波算法.先通过小波空域法处理由高斯噪声控制的小波系数;根据脉冲噪声控制的小波系数幅度的特点,结合中值滤波算法,构造一种能检测出脉冲噪声控制的小波系数的检测器,处理检测出的小波系数;最后用二次处理后的小波系数进行信号重构,可以去除混合噪声;仿真实验表明方法有效可行并优于单-的小波空域相关去噪法和软阈值去噪法,而且能够较好地去除混合噪声,达到提取信号优化过程.