水下航行器空化噪声偏度和峰度分析

空化是水下高速航行器在进行总体设计时需要考虑的重要因素。对空化产生的噪声特性进行研究有助于水下航行器航行性能和目标检测能力的提高。文章首先介绍了空化噪声的形成机理和数学模型,然后基于实测数据对空化噪声相应的统计特性进行了分析,计算了典型的单个声脉冲形式的空化噪声的概率分布、偏度和峰度,对比分析了无空化发生与空化发展比较充分条件下实测空化噪声的偏度和峰度特性。结果表明,在空化充分发展时水下航行器空化噪声具有明显的非高斯特性,其偏度和峰度值明显大于理想高斯噪声或者实际的海洋环境噪声。有利于提高空化条件下水下航行器对目标辐射噪声检测的准确性以及检测系统的环境适应能力。     

非高斯噪声和正弦周期力激励的阻尼谐振子系统的信息熵

阻尼谐振子广泛应用于固体理论、量子场论、量子力学和量子光学等不同的研究领域．信息熵在研究随机系统的动力学特性方面扮演着非常重要的角色．本文对非高斯噪声和正弦周期力激励的阻尼谐振子系统的信息熵变化率进行研究．首先通过路径积分近似,把非高斯噪声近似转化为高斯色噪声,得到了系统的Fokker-Planck方程,然后利用线性变换的方法简化了系统的Fokker-Planck方程,并结合Shannon信息熵的定义和Schwartz不等式原理得出了阻尼谐振子系统的信息熵变化率上界的表达式,最后分析了非高斯噪声和系统各参数对熵变化率上界的影响．     

两种非高斯海洋环境噪声统计模型分析

海洋环境噪声是影响声呐工作的主要因素之一,噪声模型的选取十分重要,普遍采用的高斯噪声模型在很多情况下存在局限性。引出两种非高斯噪声模型匹配实际非平稳的海洋环境噪声:广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,GARCH)和双模模型,通过分析两种噪声的概率密度分布函数,并与高斯模型噪声和实测海洋环境噪声比较得出两种噪声模型的适用性。GARCH(1,1)模型通过调节参数可以吻合大部分浅海和深海海洋环境噪声,双模模型则只对浅海某些情况存在适用性,而对深海吻合性较差。两种噪声模型的统计特性分析表明它们可以适用于高斯噪声模型存在局限的非平稳环境下。     

非高斯噪声激励下非线性漂移Fokker-Planck方程的非稳态解及其应用

非高斯噪声广泛存在于各种非线性系统，对非高斯噪声所驱动系统的非稳态演化行为进行研究可以更为深入的了解其内在的演化机理．本文对非高斯噪声和高斯白噪声共同驱动的非线性动力学系统的非稳态演化问题进行研究．首先应用格林函数的 $\Omega$ 展开理论在初始区域对非线性动力学系统进行线性化，然后结合本征值和本征矢理论推导出了该系统 Fokker-Planck 方程的近似非稳态解的表达式，最后以 Logistic 系统模型为例分析了非高斯噪声强度，关联时间及非高斯噪声偏离参数对非稳态解以及一阶矩的影响．研究结果表明，用 Logistic 模型描述产品产量增长时，其非稳态解可更好地反映产品产量在不稳定点附近的演化行为．     

非线性和非高斯型海洋噪声

双频谱分析是从含有非线性随机信号的数据中检测并辨别非线性随机信号产生机构的统计方法。双频谱分析也可用于检验所观测的数据记录是否符合基本随机过程为高斯分布这一假设。本文应用了一种最近推出的统计方法,该方法基于若干海洋环境噪声记录的双频谱估计可检验该噪声是否为高斯型分布以及在产生所观测噪声的基本机构中是否含有非线性的证据。文中研究了取自百慕大南部大西洋、东北太平洋和印度洋3个海区的7个噪声记录。收集的这些时间序列既有当地没有航船时的环境噪声,也有以本地航船噪声为主的噪声。3个海区的环境噪声记录显示出两种情况:分析时间约为lmin时,它是线性、高斯过程;分析时间约为ls时,它是非线性和非高斯过程。而对本地船舶噪声占优势的各种时间序列,不论分析时间是短是长,检验结果都是非线性和非高斯型的。     

非高斯噪声激励下分段非线性系统的平均首次穿越时间

噪声诱导的逃逸问题出现在众多研究领域,平均首次穿越时间作为用来表征粒子逃逸现象的重要特征量,现已被广泛应用于电子器件的开关时间及双稳器件的寿命等问题的研究之中.本文研究了由乘性非高斯噪声和加性高斯白噪声共同驱动下分段非线性系统的平均首次穿越时间问题.运用路径积分法、统一色噪声近似和最速下降法,得到了系统平均首次穿越时间的表达式.通过数值计算发现,在非高斯噪声偏离参数、噪声关联时间和互关联强度的作用下,非高斯噪声强度的增加会导致平均首次穿越时间曲线出现单峰结构,而加性噪声强度的增加会导致平均首次穿越时间的单调减小,这表明在该模型中非高斯噪声和高斯噪声对平均首次穿越时间的影响是不同的.此外还进一步讨论了非高斯噪声偏离参数、噪声关联时间和噪声互关联强度对平均首次穿越时间的影响.     

非高斯噪声中随机信号的渐近最优检测

本文研究了非高斯噪声中随机信号的检测问题。基于随机信号的参数模型和广义似然比检测理论,导出了非高斯噪声中随机信号Rao检测的数学解析式,其检测性能渐近等同于广义似然比检测但计算更有效。仿真结果表明,该检测器性能大大优于传统的能量检测器以及高斯噪声假设下的广义似然比检测器。     

舰船宽带连续谱噪声的模拟

首先对舰船辐射噪声信号的时域特性和频域特性进行了分析讨论,根据噪声的连续谱特性,提出了一种用FIR滤波器实现宽带噪声信号模拟的方法。由于舰船宽带信号的连续谱在高频段具有-6dB/oct的衰减特性,因此该FIR滤波器的幅频响应也要与此一致,且为线性相位,即该滤波器的频率响应要具有特定的形状。采用了自适应方法很方便地实现了该特定频率响应FIR滤波器的设计,再将高斯白噪声信号通过该滤波器即实现宽带噪声信号的模拟。仿真结果表明,该方法较真实地模拟出任意给定频域特征的宽带连续谱噪声信号。     

高斯色噪声下的子阵平滑主模式抑制波束形成

实际海洋波导是一种具有空-时相关性的衰落信道,且其驻留的海洋环境背景噪声场呈现非均匀各向异性的特性,噪声场时空相关性并非δ函数,大孔径声呐的探测性能会受到很大影响。将背景噪声建模为有色高斯随机过程,设计基于子阵平滑的主模式抑制(Dominant Mode Rejection, DMR)波束形成算法,以实现小快拍数条件下具有去相关作用的自适应处理,较好地提高了大孔径阵声呐在高斯色噪声环境下的探测能力。模拟仿真结果表明,该方法具有良好的抑制高斯色噪声的能力。     

针对多重退化因素的印刷图像复原方法

目的对于由多种因素所导致的印刷图像退化问题,文中提出一种针对椒盐噪声、高斯噪声和模糊退化等多重退化因素的图像复原方法。方法首先针对印刷图像椒盐噪声密度不高的特点,设计一种基于灰度范围准则和局部差别准则的椒盐噪声二级检测和滤除方法,并通过评价实验得出合适的阈值参数设置。在去除高斯噪声和图像模糊的过程中,利用边缘保持平滑滤波的原理和特性,将双边滤波器和引导滤波器应用于图像复原中,又在此基础上设计和应用图像细节增强的二次引导滤波器。结果在椒盐噪声去除方面,新方法对大部分图像都能取得较好的复原效果,尤其对细微边缘不多的图像效果最佳,复原后的PSNR值能达到40以上。二次引导滤波器对高斯噪声和图像模糊的复原效果最好。结论通过对不同图像复原方法的效果进行评价和分析,验证了文中方法的性能,为今后图像复原技术的应用提供了指导。     

混合高斯噪声中随机信号的最佳检测

根据加性窄带混合高斯噪声中随机参量信号最佳阈值检测模型构建了非高斯最佳检测器,并通过仿真试验验证了模型的有效性。     

混沌态杜芬振子与弱正弦信号参量估计

建立了一个对微弱正弦信号参量变化极其敏感的动力学系统.首先对多参量简化杜芬方程进行了改进,采用梅尔尼科夫过程函数讨论了方程的解和微分流形的演化情况;分析了非高斯色噪声对杜芬振子混沌运动行为的影响;进而提出了一种新的非高斯色噪声背景下正弦信号参量估计方法.理论分析和仿真实验都表明,此杜芬振子混沌状态下对任何零均值噪声具有免疫力,对正弦信号参量变化极为敏感.     

面向打磨机器人的基于串联结构的双卡尔曼滤波算法

在机器人打磨中，机器人末端六维力/力矩传感器受打磨轮接触振动等影响，力测量信号淹没于噪声中，对该信号实时有效地提取是控制力的关键。从力测量信号快速傅里叶变换后的特征得知，其噪声是由高斯白噪声、振动噪声及有色噪声叠加所构成的复杂噪声，由此提出了基于串联结构的双卡尔曼滤波(double Kalman filter, DKF)算法。包括：第一个滤波采用卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)算法，主要滤除高斯白噪声和高频振动谱峰群；针对未能滤除的高斯白噪声和低频振动噪声叠加形成有色噪声的特点，进行了分析，引入单个参数，以指数加权方式设计了一个逐渐时变噪声方差，描述有色噪声特性，以此改进KF作为第二个滤波算法；两个滤波器以串联方式构成双卡尔曼滤波。以眼镜框与打磨轮接触打磨过程为例，试验结果表明，DKF算法比KF算法更加有效地滤除力测量信号噪声，并具有计算复杂度低、实用性强特点。     

频响函数一种新的估计方法

利用三阶谱对高斯噪声不敏感的特点,本文提出一种频响函数新的估计方法。理论分析、数字仿真及实物试验结果表明,在零均值高斯噪声干扰下,新估计比现有的等更接近真值。     

基于分数阶傅里叶变换的振动信号分析

通过仿真实验验证了分数阶傅里叶变换可以抑制高斯噪声,检测出chirp信号。通过机械振动实验进一步验证了分数阶傅里叶变换不仅可以分析平稳振动信号,而且分析非平稳振动信号比传统傅里叶变换更客观地表达出信号的频谱,提取出非平稳成分。     

脉冲噪声环境中基于FLOWVD的机械设备故障时频监测方法

研究了一种在 稳定分布下应用的改进的Wigner-Ville分布(WVD)——分数低阶Wigner-Ville分布(FLOWVD)，并提出一种在脉冲噪声环境中基于FLOWVD的机械设备故障时频监测方法。仿真信号和实际信号的研究表明：FLOWVD是一种比WVD抗噪能力更强、更具有实际应用价值、应用更加广泛的时频分析工具。同时指出：机械设备运行现场的振动信号的统计分布特性有些服从分数低阶 稳定分布。     

高斯白噪声序列谱的统计特性及应用研究

本文系统地分析和归纳了平稳高斯白噪声序列离散频谱、离散幅度谱、离散功率谱的统计特性，并就其具体应用作了探讨。     

大型冷锯机锯切噪声特性

采用非稳态噪声测试和时频细化分析方法进行大型冷锯锯切过程噪声特性研究。对锯切过程不同时段噪声进行测试及对噪声信号剔除背景声后做时频细化分析。分析得出：锯切噪声声压级高、辐射频率时变性强、声能量聚焦于锯切横向且高频突出。该研究结果对复杂机械（风机、压缩机等）运动状态下噪声场的测试、声场特性分析及其噪声治理具有重要理论指导和技术支撑。     

非高斯色噪声激励下Van der Pol Duffing振子的随机稳定性

研究了受非高斯色噪声参激的Van der Pol-Duffing振子在平凡解邻域内的随机稳定性.首先利用物理学中已有的经典结果,经过近似处理,将非高斯色噪声简化为Ornstein-Uhlenbeck过程,然后通过尺度变换和线性随机变换得到了与系统响应的矩Lyapunov指数相关的特征方程,通过摄动法求得了矩Lyapunov指数、稳定指标、最大Lyapunov指数的二阶近似解,给出了系统响应p阶矩渐进稳定和几乎肯定渐进稳定的条件.最后通过对数值结果的分析,讨论了噪声参数及系统参数对系统响应矩稳定性的影响.     

图像去噪在印刷品质量检测上的应用

目的研究消除线阵CCD在采集图像过程中引入的噪声。方法根据印刷品检测系统中常引入高斯噪声和椒盐噪声结果,分别应用小波变换算法和高斯-中值混合算法进行去噪处理。结果通过与不同方法的对比分析,表明该2种方法可行。结论小波变换对高斯噪声图像能达到很理想的去噪效果,高斯-中值混合算法实现了在去噪的情况下还保持图像本身的细节部分,对椒盐噪声去噪效果明显。