基于聚类算法的MWD泥浆脉冲信号识别研究

无线随钻测量MWD(Measurement While Drilling)利用泥浆脉冲进行信号的传输可以实时观测井底的相关数据,地面解码系统对接收到的泥浆脉冲信号进行正确的检测与识别是随钻测量的核心技术之一。然而,信道中存在的各种噪声会对信号的传输与识别造成干扰与误码。首先对曼彻斯特编码泥浆脉冲信号的噪声进行了分析,在此基础上将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波算法去除泥浆脉冲信号的噪声,与传统滤波方法相比,NLMS自适应滤波算法能更有效的去除各种噪声并能有效的消除泵冲基值对波形的影响。然后针对得到的去噪泥浆脉冲信号的特点,建立泥浆脉冲识别模型,将聚类识别算法应用到了泥浆脉冲信号的识别。最后现场试验结果表明,该解码过程简单实用,具有可靠性高、误码率低等特点,符合工程应用的要求。     

抑制温度信号噪声方法的研究

在空间相机中,温度传感器输出的信号易受到噪声的干扰从而造成有用信号的淹没,因此研究适用于温度信号的噪声抑制方法具有重要的实用价值.本文对干扰温度信号的噪声来源进行了综合分析,并针对温度信号所含噪声的特点,采用中值滤波法和小波阈值滤波的复合数字滤波算法相结合,对温度信号进行滤波,实现了信噪分离的目的,提高了信噪比,并通过MATLAB的仿真功能对输出的信号进行验证.仿真表明,这两种方法的混合使用对温度信号的噪声的抑制有明显的效果.     

煤矿井下电磁无线随钻测量信号滤波研究

针对采用自适应滤波最小均方算法和递推最小二乘算法提取煤矿井下电磁无线随钻测量(EMMWD)信号存在收敛速度慢与运算时间长等问题,提出了一种稳定快速横向递归最小二乘(SFT-RLS)算法,用于自适应滤除井下非稳态电气干扰与工频及其2倍频、3倍频干扰,实时提取微弱EM-MWD信号。该算法基于RLS算法,利用4个并行滤波器结构可降低运算时间,并利用加权最小二乘误差进行反馈以提高稳定性。仿真试验结果表明,SFT-RLS算法可实现对采样率为1kHz的EM-MWD信号进行自适应滤波和自适应陷波,平均每次迭代运行时间小于156.98μs,实现了快速稳定收敛运算与实时自适应滤波;SFTRLS算法自适应滤波可抑制信号与干扰比为-115dB的非稳态电气干扰;SFT-RLS算法自适应陷波可实时滤除工频及其2倍频、3倍频干扰,有效提取频率为6.25Hz的时间脉冲位置调制的EM-MWD信号波形,为正确解码EM-MWD信号提供了可靠数据。     

自适应噪声抵消技术的应用研究与仿真

从噪声中分离有用信号是信号处理领域一个非常重要的课题.传统的滤波方法对于淹没于强干扰噪声背景下的有用信号提取已经不适用,而自适应滤波技术以其原理清楚,可实现性强而具有很强的应用价值.随着自适应技术的发展,自适应本舰噪声抵消技术已成为舰载声纳的信号处理技术中重要的研究课题之一.通过对自适应噪声抵消器原理的研究,结合舰载声纳信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术从舰载声呐在本舰强噪声干扰背景下提取有用信号的技术,并运用MATLAB进行了仿真试验.仿真结果表明自适应噪声抵消技术可以有效抵消本舰发出的强噪声,从而抑制本舰噪声对舰载声呐的干扰.     

一种新颖的宽带短波探测系统音频干扰抑制算法

短波信道音频干扰分布密集,导致宽带短波探测系统接收信噪比严重恶化.针对传统奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)滤波方法损失了干扰频率处的有用功率,对信道参数的高精度提取造成了不利影响.本文深入分析了SVD滤波内部机理,推导得到SVD滤波的解析表达式,并由信号加噪声子空间得出有用功率的鲁棒估计,进而提出了一种新颖的基于功率补偿的音频干扰抑制算法.仿真与实测数据处理结果表明,该算法不仅实现了干扰抑制,而且有效减小了抑制产生的信号损伤,对于短波电离层信道参数的高精度提取具有特殊意义.     

小波阈值消噪在管道漏点检测定位中的应用

为了提取管道漏声信号中的有用成分,消除和减弱环境干扰噪声,使定位结果更加准确,使用CA - YD - 103压电传感器和HS801五合一虚拟综合测试仪进行实验,采集铸钢管道漏声振动信号,分析其时域波形和频率特征,确定了信号的频率分布.由于小波变换具有“变焦距”的性质,适合处理非平稳信号,选用小波阈值去噪算法,对信号进行滤波去噪,并与ⅡR滤波效果对比.实验结果表明,选用小波阈值消噪能有效滤除高频干扰,保留中低频中的有用信号,漏声振动信号波形更加清晰,消嗓效果明显优于傅里叶算法.该方法为管道漏点具体定位奠定了基础,具有一定的实用意义与应用价值.     

基于小波理论的缺陷检测中的噪声处理

海底管道缺陷检测中的一个重要问题是对超声数据的噪声处理。检测过程中只有剔除叠加在有效信号中的高频噪声和干扰,才能获得有用的超声信号。因此,超声波检测能否准确的关键是对信号背景噪声进行怎样的处理。本文基于小波分析技术,对三种小波滤波方法进行了比较,并通过labview软件同时运用小波技术在NI硬件上实现滤波过程,最后给出了实验图像,得到了较好的效果。     

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.     

涡街流量传感器信号处理方法研究

设计一种基于变增益运算放大器和DSP数字信号处理单元的新型涡街流量计信号处理电路.利用DSP上集成的模拟数字转换电路(A/D)实时检测涡街流量计传感器输出信号的幅度和频率,采用数字模拟转换电路(D/A)对变增益运放进行控制,控制传感器输出信号幅度的相对稳定.针对涡街流量计输出信号的频率特性,设计基于DSP的FIR滤波算法,实现输出信号噪声的初步抑制,削弱原始信号中强噪声干扰.滤波后信号由DSP进行频率信息的精确计算以及流量的解算.实验结果表明,变增益运算放大电路有效解决了涡街流量计传感器输出信号幅度变化范围大而造成的放大电路复杂,分段放大信号幅度不连续等问题;采用DSP进行数字滤波及频率计算,实现了信号中噪声的抑制以及高精度流量解算.     

一种改进的形态-小波阈值降噪方法

现场采集的旋转机械振动信号中一般存在强脉冲干扰和白噪声,小波阈值滤波对白噪声的滤波效果好,但对脉冲干扰的滤除效果不佳,而形态滤波虽然可以有效地剔除脉冲干扰,但不易滤除白噪声。针对这些问题,提出了一种基于形态滤波和改进的小波阈值滤波相结合的综合滤波方法。该滤波方法结合了两种滤波方法的优点,能够同时有效地滤除旋转机械振动信号中的脉冲干扰和白噪声。通过仿真信号和现场采集的转子振动信号进行了实验验证,结果表明,形态滤波与改进的小波阈值滤波相结合的滤波方法很好地滤除了转子振动信号中的噪声成分,进而提取出淹没在噪声中的转子振动信号。     

基于2D-DCT变换的MWD遥传信号泵冲干扰消除方法

遥传技术是随钻测量(MWD,measurement while drilling)系统中的一项关键技术,目前大多数MWD系统均采用泥浆脉冲方式进行数据传输.钻井现场噪声环境复杂,特别是泥浆泵的泵冲干扰,其强度较大,如果其频率落入脉冲信号的带内,则会对地面接收信号造成严重干扰.因此若不能对脉冲信号带内的泵冲干扰进行很好的抑制,则会限制遥传系统对各种工况的适应能力.提出了一种基于二维离散余弦变换(2D-DCT)的泵冲干扰消除方法,该方法将地面接收到的一维泥浆压力信号转换为二维信号,然后进行2D-DCT变换,从而能在变换域进行泵冲干扰的消除处理.     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

心电信号去噪效果的评估与分析

心电信号是人体的主要生理信号之一,通过对心电信号的分析可了解心脏的健康状态,由于心电信号属于微弱低频信号,所以在采集过程中极易受到来自人体内部和外部的噪声干扰,影响心脏疾病诊断的效果。基线漂移、工频干扰和肌电干扰是心电信号采集过程中不能忽略的噪声干扰。对心电信号的相关去噪算法的效果进行对比分析。首先将模拟理想状态下的心电信号作为原始数据,同时模拟出心电信号中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰。每种噪声干扰分别选择三种常用的去噪算法,采用信噪比、均方差和心电信号的频域特征的评估指标进行去噪效果的比较。在此基础上,提出了一种多噪声心电信号的去噪方法并给出去噪流程和效果。研究结果表明：（1）对于基线漂移、工频干扰和肌电干扰分别采用小波变换法、陷波滤波法和小波阈值法的去噪效果最好;（2）当心电信号含两种及两种以上噪声时,按照滤除基线漂移、工频干扰和肌电干扰的去噪顺序滤波效果最好。     

固体发动机静强度试验应变数据的分析与处理

针对固体发动机静强度试验中,存在采集到的应变数据混有噪声或不同干扰信号,并且在某些恶劣工况下,会出现应变数据被噪声信号吞没的现象,研究了一种基于小波阈值去噪的信号分析处理方法.通过对固体发动机静强度试验应变数据的分析,利用傅里叶变换获得原始数据频率谱,采用低通滤波器与小波阈值去噪,对比数据分析情况显示低通滤波器能够在平稳信号领域很好的完成噪声处理,但对于突变数据采用小波阈值去噪法能够更加真实地表现数据特征.分析与处理结果表明,基于小波阈值去噪的信号分析处理方法能够有效解决试验中存在应变数据所受到的干扰现象,为固体发动机静强度试验数据分析与处理提供支持.     

现实场景中非接触式心率检测方法研究

现有的非接触式心冲击描记术(ballistocardiography,BCG)利用运动追踪捕捉头部微弱运动,存在着光照干扰、运动干扰等问题.针对该问题,提出了一种基于方向可调滤波器的头部微小振动检测方法(steerable filters schematic detection BCG,SD-BCG),以实现非接触式心...     

基于改进粒子群算法的自适应陷波器设计

在信号处理中,接收信号常伴随着干扰和噪声,这就需要最优滤波器来实现,其中工频干扰的消除则以自适应陷波器为最优。利用粒子群算法自适应地调节其权值,得到与干扰信号接近的期望信号,最终达到消除干扰得到有用信号的目的。同时,针对此算法存在局部收敛和收敛速度不高的问题,提出了改进方法。计算机仿真结果表明了该改进粒子群算法在自适应陷波器设计上的有效性,并取得了较高的效率。     

基于改进深度残差网络的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制

针对GIS局部放电(partial discharge, PD)监测中背景白噪声较多、GIS局部放电信号干扰较大的问题,应用改进深度残差网络设计一种新的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制方法。进行局部放电在线监测中白噪声、局部放电脉冲信号的多尺度特性分析,在局部放电脉冲染噪信号中提取白噪声信号。加入感知损失,设计由生成图像网络与损失网络构成的改进深度残差网络,对白噪声信号波形图像实施超分辨率重建。通过SN-EMD算法提取白噪声信号波形图像的模态域特征。通过构建复小波滤波器组,对模态域特征实施滤波处理,实现GIS局部放电在线监测中的白噪声干扰抑制。实验测试结果表明,设计方法去噪后的信噪比最高可达97.22 dB,干扰抑制前后信号的幅值相对误差最高可达63.20 dB,干扰抑制前后信号相关系数一直大于0.75,完成GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制。     

矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法研究

采用电磁检测法检测矿用钢丝绳受损情况时,检测信号中含有大量噪声,且存在尖峰和突变干扰,增大了损伤识别难度,需要对原始检测信号进行降噪处理。常用的傅里叶变换无法处理运行中的钢丝绳检测信号,而小波变换因存在平移不变性较差、频带混叠等问题而影响检测准确度。提出了基于双树复小波变换的矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法。首先采用Q平移法构造双树复小波高低通滤波器,对原始信号进行3层双树复小波分解,得到高低频信号分量;然后采用最小极大方差软阈值方法对分解信号进行降噪处理;最后对降噪信号进行重构。在实验室环境下搭建了钢丝绳损伤检测试验平台,对基于双树复小波变换的钢丝绳损伤检测信号处理方法的降噪性能进行验证,结果表明:该方法可有效减少检测信号中的尖峰和突变数量,使信号平稳,降噪效果优于经典小波变换,且增大了奇异点处信号峰值,有利于后续特征提取。     

采用光滤波器的边缘检测布里渊光纤传感系统

提出了采用边缘光滤波器来测量光纤传感中布里渊频域的方案.分析了影响布里渊频移测量精度的因素,给出了布里渊频移测量精度和信噪比的关系.结果表明,在热噪声近似下,布里渊频移测量精度与热噪声、边缘光滤波器透射函数的导数及布里渊散射光信号功率有关.     

归一化窗S变换和TT变换联合时频滤波

基于雷达信号特性及归一化窗S变换与TT变换原理,提出一种新的雷达回波信号二维时频滤波方法。通过对雷达信号进行归一化窗S变换时频滤波,滤除高频杂波和随机噪声;再利用TT变换滤除低频杂波。实验结果表明,相较于传统滤波,所提方法的滤波算子随时间及频率同步变化,克服了传统方法受使用条件限制的缺点;有效滤除杂波的同时保留原信号特征,增强了检测及识别能力。