基于平稳小波变换的X射线衍射信号消噪研究

讨论利用平稳小波变换进行X射线衍射信号消噪的方法,首先利用Haar小波将受噪声污染的X射线衍射信号进行多层平稳小波变换,利用小波变换的细节系数估计噪声均方差σ,选取阈值σ2lnN(N为细节系数长度),对小波分解的细节系数进行阈值处理,然后进行平稳小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和提纯。实验结果证明,这种去噪方法是非常有效的,它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征。     

基于小波理论的电机电流信号消噪研究

小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域。小波分析具有良好的多分辨分析能力,因而已广泛应用于信号和图像的消噪。而对电机电流信号进行消噪对于整个工程系统的分析具有很重要的意义,因此采用小波阈值消噪法对电机的电流信号进行了消噪。首先介绍了小波阈值消噪法的原理,然后用noisbump信号验证小波阈值消噪法的可行性,之后再用该方法对实验测取的电机电流信号进行消噪。消噪的效果表明:采用小波阈值消噪法对电机电流信号进行消噪,是一种可行的方法。     

核磁共振信号的小波变换消噪方法

基于小波分析的空域相关消噪法存在小波系数位置偏移影响消噪性能的缺点,本文提出对小波系数位置先平移对齐后再进行相关处理的新方法,主要思想为"分解→平移→相关处理→反平移→重构".实验表明,将该方法应用于低场脉冲核磁共振信号的消噪,能在有效保护信号峰值信息的同时,最大限度地抑制噪声.     

小波变换在机械系统非线性信号消噪中的应用

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现像。用Daubechies小波和Fourier变换分别对洛仑兹混沌信号以及撞击流反应器压力波动非线性信号进行去噪分析，结果表明，二者的去噪效果有较大的不同，突出了小波变换用于非线性信号去噪的性能。因而，将小波用于信号消噪具有重要的意义。     

基于卷积型小波包变换的切削力信号消噪

为了消除切削力信号中的随机噪声干扰,本文提出了一种基于卷积型小波包变换的消噪算法,给出了算法的详细步骤。对两个切削力信号的消噪实例结果表明:随机噪声已完全被去除,获得了准确的力信号。     

基于小波包变换和小波阈值消噪的语音特征提取

为了实现强噪声背景下语音信号的特征提取,根据小波变换的多分辨率特性,以及与人耳耳蜗滤渡相一致的特性,利用小波包变换,在各语音特征频率段上,提取出包含丰富的非平稳信息的语音特征;并在小波包分解去噪的基础上,构造了模糊阈值函数,利用小波模糊阈值去噪,得到了信噪比较高的语音信号.研究结果表明,小波包变换和小波阈值去噪,较好地消除了强噪声背景下的噪声,并有效地提取出了语音信号特征.     

小波变换在压电陀螺仪信号去噪中的应用

提出了基于小波变换的陀螺仪信号的去噪方法.陀螺仪作为重要的敏感测量器件,其测量信号的精度很大程度上决定了系统的性能.利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,应用Daubechies四阶正交小波(db4)对噪声信号进行多层小波变换,逐层估计小波变换的各层细节信号的阈值,分别进行软阈值滤波处理,然后进行小波逆变换重建信号以达到对信号消噪和恢复的目的.采用该方法可以有效提高陀螺仪噪声环境下的测量精度.     

小波变换在压电陀螺仪信号去噪中的应用

提出了基于小波变换的陀螺仪信号的去噪方法.陀螺仪作为重要的敏感测量器件,其测量信号的精度很大程度上决定了系统的性能.利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,应用Daubechies四阶正交小波(db4)对噪声信号进行多层小波变换,逐层估计小波变换的各层细节信号的阈值,分别进行软阈值滤波处理,然后进行小波逆变换重建信号以达到对信号消噪和恢复的目的.采用该方法可以有效提高陀螺仪噪声环境下的测量精度.     

纺织丝线张力信号实时消噪技术的研究

提出了基于提升框架的小波变换算法在丝线张力信号实时消噪过程中的应用,给出了该算法的流程图,通过对仿真信号与实测信号的消噪试验,验证了该算法的有效性,该算法可以应用于对实际信号的消噪处理,能够满足对张力信号处理的实时性要求,且易于实现。     

小波消噪在振动信号处理中的应用

信噪分离是小波分析中的一个有效的信号检测方法。本文在阐述了小波分析及消噪的小波理论的基础上,给出了从噪声污染信号中恢复原信号的实例,并与傅立叶分析消噪进行了比较,结果表明对于非平稳振动信号小波消噪的效果明显优于傅立叶变换。     

基于小波变换的信号去噪研究

介绍了小波变换理论,系统地研究了小波变换在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的应用。根据不同类型的噪音．给出了基于不同小波变换的滤波算法并且对基于小波变换的滤波原理进行了分析。     

在线核磁共振过程分析技术及其应用

在工业生产过程中,各种过程分析仪器发挥着越来越重要的作用。其中,在线核磁共振分析仪因其分析速度快、适用范围宽、可实现非破坏性测量等特点而被广泛应用于各个领域。本文主要介绍了核磁共振分析的原理、在线核磁共振过程分析技术的发展,并给出了该技术在食品、农业、化学化工、石化、文物保护等领域的一些应用实例。引用文献152篇。     

基于平移不变小波的声发射信号去噪研究

小波阈值去噪算法在信号的奇异点处会产生Pesudo-Gibbs现象。平移不变小波去噪方法是对闽值法的改进，该方法可以有效地抑制Pesudo-Gibbs现象，而且能够减少原始信号和估计信号的均方根误差，提高信噪比。将该方法用于声发射信号的去噪处理，并与闽值法进行了比较。仿真结果表明该研究方法可以有效地去除噪声，提取声发射信号的特征信息，具有较强的工程实用性。     

基于小波变换的涡街流量计信号处理方法

涡街流量计有许多优点,应用比较广泛。但是,涡街流量计易于受到由管道振动和流场扰动引起的噪声干扰。涡待流量计中的处理电路不能保证仪表在工业现场的测量精度。本文研究基于小波变换的涡街流量计信号处理方法。本文介绍小波变换的基本原理和快速算法,分析小波滤波器的幅频特性,研究调整滤波器中心频率的方法,给出涡街信号的处理过程,进行仿真和实验测试。仿真和实验结果表明,小波变换能有效地减小了噪声影响,使频率测量的精度高,处理实时。小波变换是涡街流量计信号处理的一种新方法。     

基于小波的全数字逆变焊机信号处理

从强干扰、高压、大电流的恶劣工作环境中,获得逆变焊机有用信号,是全数字焊接电源研发和工艺评判的关键。在分析研究脉冲宽度调制(Pulse width modulation,PWM)驱动原理的基础上,提出先对逆变焊机PWM驱动信号级的电流信号进行去噪,进而实现整个焊接电流信号的噪声滤除方法。构建硬门限阈值函数对信号进行小波分解,对小波分解的详细系数集去噪。同时构建模极大值判别函数,来搜寻详细系数的噪声奇异点,利用搜索结果对近似系数集的噪声进行线性滤除。选择相关参数的合适数值进行仿真试验,结果表明,该去噪方法能够很好地滤除焊接电流的噪声,保证信号不失真,获得有用的信号特征,为全数字逆变电源的研究和性能评价奠定基础。     

基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法

提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。     

低场脉冲核磁共振分析测量仪及其应用

利用低场脉冲核磁共振技术进行物质的定量分析具有快速、准确、无损的特点。本文简要介绍了低场脉冲核磁共振分析测量仪器的构成、发展历史及其在各领域中的应用，并对这一技术在我国的应用前景作了展望。     

心脏磁场强度检测信号的频域空间滤波法

目前，与人体无接触的多通道高温超导量子干涉器能够记录人体心脏表面的磁场强度，在发达国家，相关技术已经被用于临床诊断心肌缺血等疾病。本文利用心脏麟场单磁偶极子模型研究了心脏磁场强度捡测信号的频域空间滤波法。由于心脏磁场呈空间分布，对心脏表面多通道检测信号整体滤波可以参考相关信息。我们用心脏磁场模型的数据分别加5％，10％和20％的高斯白噪声来模拟爱环境噪声影响的检测数据。基于二维频域变换的思想，对心磁信号按行和列进行了空间滤波，并通过数字仿真，计算和比较了滤波前后心磁信号的信噪比（SNR）与拟和优度（GOF），从而验证了这种信号预处理方法的有效性。     

基于Lab VIEW的声发射信号小波阈值去噪研究

虚拟仪器代表着目前测试仪器领域的发展方向,LabVIEW语言是一种功能强大的仪器开发平台。对淹没在噪声中声发射信号的有效提取（去噪）是声发射信号处理技术的第一步,也是声发射信号处理的关键所在。本文介绍了基于小波变换的阈值去噪方法。在LabVIEW平台上,通过仿真试验,对声发射信号的几种阈值法的去噪结果进行比较,选出一种适合声发射信号去噪的阈值准则。     

低场磁共振信号无源放大电路的分析

文章阐述了磁共振技术的分类及应用 ,重点分析了低场磁共振的技术特点 ,在对磁共振回波信号无源放大电路的功能和结构进行分析之后 ,建立了无源放大电路的简化模型 ,据此简化模型对无源放大电路的放大倍数和带宽等参数作了计算 ,计算结论与实验结果基本一致 ,从而验证了文章的分析结论和电路简化模型 ,给出了同类问题的分析和解决方法