FFT和小波变换在信号降噪中的应用

信号降噪是指滤除信号的高频噪声从而使信号尽量接近真实值,这是信号处理的关键环节.在分析FFT和小波变换的基础上,采用这两种方法对加入随机噪声的信号进行降噪处理,并在MATLAB平台上仿真实现.用基于信号降噪的两大准则对两种降噪结果进行分析,表明小波变换在该信号的降噪处理中有明显的优势.     

小波分析在微重量动态称重中的应用研究

论述了小波分析在微重量动态称重信号降噪中的应用。主要分析如何引入小波变换理论,并通过小波去除微重量动态称重信号中的噪声。阐述了小波分析去噪及其相对FFT除噪方法的优势。结果表明,用小波变换处理含噪信号,具有明显效果。     

基于提升小波变换的容栅传感器输出信号降噪

为了解决容栅传感器在测量转轴转速中的噪声抑制问题,在讨论容栅传感器测量转轴转速和提升小波变换基本原理的基础上,分别应用传统小波法和提升小波法对仿真信号和实测信号进行了降噪处理.结果表明,使用提升db5小波法对其进行软阈值降噪处理后能对容栅传感器的转速输出信号进行较准确的数值分析.已成功应用于容栅传感器的转速和扭矩测试,...     

基于提升小波变换的信号降噪及其工程应用

为了解决炮膛检测中的噪声抑制问题,在讨论提升小波变换基本原理及其特点的基础上,采用提升小波变换的方法构造小波,介绍了基于插值细分法的提升小波,讨论了其降噪原理。通过实验对比研究了不同类型的经典提升小波和插值细分小波的降噪效果以及小波支集与降噪效果之间的关系,为选择降噪小波提供了理论依据。将该结论应用于炮膛检测系统中身管内径测量信号的降噪处理,取得了满意的效果。     

基于小波变换的电子音乐信号降噪算法

电子音乐信号受到多种因素的影响,包含了大量的噪声,直接影响电子音乐信号的后续处理。为了提高电子音乐信号质量,改善信号的信噪比,针对当前电子音乐信号降噪算法存在的局限性,设计了一种基于小波变换的电子音乐信号降噪算法。首先分析电子音乐信号降噪的研究现状,指出各种电子音乐信号降噪算法的弊端,然后采集电子音乐信号;对其进行截尾操作,提取最有效的电子音乐信号,最后引入小波变换对电子音乐信号进行多尺度分解和重构操作,过滤掉电子音乐信号中的噪声。并采用Matlab 2018编程实现电子音乐信号降噪仿真实验。结果表明,小波变换克服了当前电子音乐信号降噪算法的不足,电子音乐信号降噪的精度高,能够有效识别噪声,使得降噪后的电子音乐信号具有更高的信噪比。     

基于小波理论的电力系统动态信号降噪方法研究

电力系统动态信号对分析和控制电力系统具有极为重要的意义。WAMS的应用为电力系统动态信号的获取和应用奠定了基础。在通常情况下,WAMS系统记录的电力系统动态信号中含有各种噪声,这对动态信号在电力系统中的应用产生了较为严重的影响。因此,应采用有效的降噪方法减小动态信号中的噪声。小波方法可时频分解信号,且不同信号在不同尺度小波分解上具有不同的特点。基于小波理论,分析、比较了各种小波降噪方法在电力动态信号中的应用效果。     

基于小波和PCA的火炮输弹系统故障诊断研究

为了分析火炮自动供弹系统运行状态并实现系统故障的快速诊断,研究开发了基于小波分析法和主元分析法的故障诊断系统。提出了利用小波分析供弹系统中变化剧烈的非平稳监控信号,这种方法对监控信号进行小波分解、非线性阈值化降噪处理完成了信号的重构。采用主元分析法(PCA)从监控变量中提取出主元,按照置信界限85%选取主元个数。在此基础上通过计算SPE和T2统计量,并分析统计量与控制限的状态判断系统是否正常工作。分析过程变量对SPE的贡献图识别故障源,并通过实验验证了该方法的有效性。     

长波通信中的噪声处理方法研究

长波通信信号受信道中的大气噪声干扰严重,该噪声属于典型的非高斯非平稳信号,传统的非线性处理方法对大气噪声的抑制效果并不理想,严重制约了长波通信效能的发挥。针对这一问题,论文提出了中值滤波—小波降噪的噪声处理方法,以信噪比提高值作为降噪效果的评价指标,在Matlab编程环境下实现了算法对长波信道噪声抑制能力的仿真。结果表明,中值滤波—小波降噪的噪声处理方法能够有效地实现对长波信道噪声的抑制。     

含乘性噪声的声发射信号降噪方法研究

针对声发射噪声信号的特点,研究了适合含乘性噪声的声发射信号的自适应滤波器和小波分解降噪方法,并对这2种降噪方法的降噪仿真结果进行了对比,结果表明自适应滤波器降噪方法更适合含乘性噪声的声发射信号的降噪处理。     

基于小波变换的玻璃厚度检测信号分析

基于LD-CCD光电测量方法的玻璃厚度检测信号混杂着各种外界噪声和CCD固有的随机噪声,具有较低信噪比,玻璃厚度测量系统对精度要求很高,必须对信号进行滤波处理.文中简要介绍了玻璃厚度测量系统信号处理流程.分析光电检测系统噪声主要来源,对厚度信号混杂的噪声特性进行细致研究,给出噪声模型.提出用小波变换软阈值法去除噪声,进行信号特征提取.将小波分析在信号处理中的优势应用到玻璃厚度信号分析中,最大程度的保留原信号信息.采集试验数据进行计算机仿真处理,取得了比较理想的结果,降噪后的信号波形基本消除了噪声干扰,为厚度信号的进一步处理奠定了基础.     

基于LabVIEW的虚拟精细化频谱分析仪

LabVIEW是虚拟仪器领域中最具代表性的图形化编程开发平台,利用该平台设计了信号产生与分析系统,并从信号发生器、时域及频域测量三方面展开阐述,其中包括波形产生,时域参数测量,频谱分析,信号ZoomFFT分析等。频域分析系统除了基本频谱分析外,具体阐述了细化频谱ZoomFFT算法的原理,使得该频谱系统能够更实时高效的处理分析频谱密集型信号。     

矢量变频异步电机的参数辨识技术研究

为提高矢量控制变频调速系统的静、动态性能,提出一种基于变频器自身的异步电机参数辨识新方法,采用SVPWM技术控制逆变器向异步电机施加直流或者交流信号激励,通过检测输出响应,实现对异步电机定子电阻、定子漏感、转子电阻、转子漏感及定转子励磁电感等参数进行辨识。针对输出响应信号存在噪声和谐波的特点,利用离散傅里叶变换(DFT)提取出基波电流、电压的幅值和相位等有效信息。采用基于SVPWM的死区效应时间补偿方法,避免了逆变器开关管的开关延迟、管压降及死区时间对参数辨识的影响。最后,在以TMS320F2808 DSP为控制核心的矢量变频器中采用该方法进行参数辨识实验,实验结果表明该方法的正确性。     

数字电位计在应力信号调理中的应用

数字电位计是一种由数字输入控制的可调电阻,它既有基本的可变电阻特性,又具有温度补偿、写保护、非易失性等特性,因此在增益控制、电源控制等方面得到广泛的应用。介绍了AD公司生产的数字电位计AD5235的特点,将其应用于应力信号的调理电路中,实现了应力信号调理的数字化,提高了调理精度和效率。     

服装生产线信息管理系统的设计与实现

基于C#三层结构,采用SQL Server 2008作为数据库,设计实现了C/S结构的服装生产线信息管理系统。从系统总体分析、数据库设计和系统开发与实现三个方面进行了介绍。系统人机交互界面良好,易于操作,已成功应用于一家服装加工企业。     

纳米碳管气体放电气敏传感器中随机共振现象的研究

在对某些非线性动力学系统中,存在着随机共振现象,它不是通过消除噪声而是利用噪声来达到检测微弱信号的目的,随机共振是非线性动力系统中的普遍现象,它向人们展示了噪声在非线性体系中的积极作用.本文对纳米碳管气体放电气敏传感器中的随机共振现象进行了研究,利用纳米碳管电极作为气敏传感器阳极,在以空气为目标气体的传感器检测系统中观察到二重随机共振现象.提取放电周期脉冲信号,利用高斯白噪声调制放电周期脉冲信号,输出信噪比的仿真结果与实际观察到的二重随机共振现象一致.     

利用FFT相位差校正信号频率和初相估计的误差分析

对利用分段FFT的相位差估计正弦信号的频率和初相的误差进行了分析。首先分析了在FFT幅度最大处FFT相位噪声的统计特性，从而得到了在高斯白噪声背景下频率和初相估计均方根误差的计算公式，指出了频率和初相估计均方根误差与信噪比及FFT长度有关，讨论了信号实际频率与FFT离散谱线对应的频率的偏离程度对频率和初相估计均方根误差的影响，给出了计算机Monte Carlo模拟结果，模拟结果与本文得到的公式计算结果相吻合。     

全相位FFT在导弹自动驾驶仪测试中的应用

自动驾驶仪是导弹的姿态控制系统,其性能好坏决定了导弹飞行的稳定性。为了精确测量其性能,对导弹自动驾驶仪测试原理和方法进行了研究,进行了正弦信号测量方法的分析,提出了基于全相位FFT数据处理方法,并结合时移相位差校正方法实现正弦形式信号的频率、幅度和相位等参数的精确测量。利用LabVIEW图形化编程软件设计了算法软件,通过仿真试验考察了该算法在无噪、低噪和大噪环境下信号测量精度,结果表明全相位FFT方法在信号频谱测量方面具有精度高、抗噪能力强等优点,满足自动驾驶仪的测试需求。     

基于MATLAB小波去噪方法的研究

在实际的计算机控制系统中，采样信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染，使得由辨识采样信号得到的系统模型存在偏差而妨碍了系统控制精度的提高。Dunoho和Johnstone提出的小波收缩去噪算法对去除叠加性高斯白噪声非常有效。我们对此在MATLAB环境下做了详尽的仿真研究，并利用滤波器、傅立叶变换／反变换和小波收缩三种方法对实际电机随动系统的辨识采样数据进行了去噪对比实验，总结了应用小波去噪的一些实际经验。     

基于噪声倒谱阈值频谱估计的语音活动检测

针对低方差频谱估计的语音活动检测(VAD)中Welch频谱估计方法计算量大的问题,提出利用倒谱阈值方法估计VAD中的噪声功率谱.该方法在静音时期为噪声的倒谱设置阈值,利用快速傅里叶变换计算频谱,再更新VAD中的判决阈值.算法复杂度分析与仿真结果表明,该方法的检测性能与Welch方法相当,计算量降低约18%,同时降低整个...     

MUSIC算法应用于SFGPR系统的信号处理

针对步进频率表面穿透雷达(SFGPR)得到的目标图像的分辨率和穿透深度被系统噪声和地下媒质损耗所限制这一问题,提出了应用多重信号分类(MUSIC)算法对SFGPR信号进行处理以得到目标深度信息.在实验中,采用单极化指数模型对SFGPR接收信号进行仿真,并考虑系统噪声和媒质损耗的影响,将MUSIC算法得到的目标图像与传统的快速傅立叶变换法(FFT)得到的目标图像进行了对比.仿真实验结果表明,在低功率噪声和低损耗媒质情况下,MUSIC算法比FFT算法可以提供更高的距离向分辨率和回波幅度.