共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
为从杂波和干扰背景中有效地提取出目标的特征信号.介绍了一种在小波阚值去噪基础上对阚值函数进行改进的方法.以达到滤除噪声的目的。该阈值函数克服了硬阈值函数值不连续的问题和软阈值函数存在恒定偏差的问题.同时新函数不需要进行参数选择。仿真实验结果表明.这种方法在有效消除高频随机信号和特定尺度噪声的同时又能很好地保留原有的有用信号,较其他阈值函数具有明显的优越性。 相似文献
2.
为了解决传统阈值函数中抑制干扰与保留信号有效突变区域和信号高频细节之间的矛盾,提出一种基于新阈值函数的小波降噪方法.介绍了传统小波阈值函数降噪方法,根据小波阈值降噪方法的特点构建一种新阈值函数,并进行风洞试验验证,用硬、软阈值以及新阈值方法对X元信号进行处理,将经过不同降噪方法处理后得出的CL-a曲线进行对比.试验结果表明:该方法与传统函数方法相比具有明显的优越性,一方面其处理后的试验数据结果与阶梯试验数据吻合度更高;另一方面该方法在抑制干扰影响的同时,能够有效捕获到飞行器模型在突变区域的有效高频信号. 相似文献
3.
4.
为了确保鱼雷引信可靠动作必须准确提取和识别鱼雷电磁引信目标信号特征,描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,阐述了基于小波变换的信号奇异值检测原理,分析了电磁引信目标信号的包络经幅度识别后存在奇异值的情况。基于此,提出了一种目标信号时间变化率和持续时间特征识别的新方法,该方法以提取目标信号的实际特征为中心,通过选择合适的小波基函数和分解尺度,精确地检测出包络信号的奇异点。仿真结果表明,相比传统的模拟电路识别方法,本文提出的方法易于实现,识别精度高,且不受门限电压变化的影响,具有较好的工程应用价值。 相似文献
5.
针对信噪比低、噪声非均匀分布的弱信号消噪效果不佳的问题,提出一种基于有效奇异值分解和小波阈值消噪相结合的方法。通过构造相空间矩阵并对其进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到一系列正交子空间;根据信号和噪声对奇异值贡献不同,通过奇异值最小二乘误差判定法进行有效奇异值选择,并利用子空间重构信号。仿真实验表明:本方法提取出的信号完整性更好,信噪比更高。 相似文献
6.
在D.L.Donoho提出的小波阈值图像去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数.该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在恒定偏差;同时新函数不需要进行参数选择.仿真结果显示,该阈值函数较其他阈值函数具有明显的优越性. 相似文献
7.
小型近距激光探测系统在遇到浓密云雾时,由于云雾后向散射严重,造成探测器无法区分实体目标和云雾干扰。针对这一问题,提出了基于功率变换的云雾后向散射识别方法。该方法通过降低探测器发射功率,利用实体目标和云雾目标在功率变化后的回波幅值是否超过阈值门限这一特性区分两者,然后在信号处理部分进一步通过回波计数的方式来确定云雾信号。实验表明:该方法在一定距离内能够较好地识别出云雾目标和实体目标。 相似文献
8.
9.
10.
11.
针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断.首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机(SVM)的输入量,建立故障诊断模型.经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性. 相似文献
12.
目前侵彻引信层目标识别算法通常采用固定阈值或多阈值方式对目标层信号进行判断,阈值的设定通常需要依赖先验数据,不具有普适性。针对此问题,在融合信号计层算法基础上提出一种自适应阈值层目标识别算法。该方法根据引信采集到的传感器信号,实时在线计算出下一层目标的判定阈值,根据计算出的阈值识别当前层数。采用半实物仿真,用多次火炮试验中采集到的数据对算法进行验证。结果表明:与固定阈值计层算法相比,自适应阈值算法在不同试验工况下均能正确给出层标识信号;自适应阈值算法给出的层标识信号与实际试验中高速摄像系统记录到的层时间能够较好地吻合。 相似文献
13.
自适应阈值的小波去噪研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在小波去噪的方法中,应用最广泛的是Donoho的软阈值法,但由于其阈值的单一性,使它不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离。在此基础上引进的自适应阈值法可以将每一尺度上的噪声最大量的去除,保留有用信号,进一步提高信噪比,仿真实验表明,该方法有更好的去噪效果。 相似文献
14.
15.
16.
小波分析在信号消噪中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性. 相似文献
17.
18.
19.
为了研究脉冲超宽带(IR-UWB)信号在地雷场近地面环境中的传播特性,为该技术在未来地雷武器中的应用提供技术支持,在3种典型近地面传播环境下进行了实验测试。通过实测数据的处理,对接收信号特征进行研究,提出了基于能量比检测和多径分量判据相结合的分析方法,得出信道冲激响应并对信道主要参数进行统计计算及分析。计算结果表明,由于地面和周围地表障碍物对信号的反射作用,天线高度为0.3 m和0. 5 m情况下,传播路径损耗系数均小于自由空间,其数值范围为1.50~1.85;通过利用基于自适应截止门限设置的CLEAN算法得到的信道冲激响应,恢复的接收信号与原始信号的能量误差均小于30%,因此统计计算得出的信道参数符合实际传播环境特点,验证了数据处理方法的可行性和信道分析结果的正确性。研究成果能为脉冲超宽带近地面传播信道建模和实际应用提供参考。 相似文献