脑干听觉诱发电位的子波变换提取技术

概要地论述了诱发电位的主要特点及检测技术，以脑干听觉诱发电位为例，根据其时，频特性，把子波变换技术应用到ＢＡＥＰ的提取中，提出了ＢＡＥＰ的子波变换技术应用到ＢＡＥＰ的提取中，提出了ＢＡＥＰ的子波变换去噪算法；根据ＢＡＥＰ的信噪比较低的实际情况，提出了结合平均技术的改进算法，通过与传统的平均法比较，该方法可以大大减少检测时间和获得较高的信噪比及满意的波形。     

图像传感器在直流电机工况监测中的应用

在介绍各种类型的图像传感器的同时，针对直流电机在运行中的换向火花监测问题，提出一种新的图像监测法，并介绍了该方法的特点、信号预处理及图像信号特征的提取方法。     

具有微弱信号检测能力的卫星地面站

介绍一种对微弱信号进行检测的设备。它能检测出从静止轨道上的飞行体上发现来的微弱信号，其强度为－１９０ｄＢＷ。该设备用目前已用于气象探测，地质，资源，通信，侦察等方面，文中简要介绍了检测方法及其初步应用结果，作为卫星地面站同时还具有其他功能，诸如测距定轨，转发云图信号及其他信号的功能，并能与其他卫星和地面站组网建成三点测距系统，可在站间实现通信，通话等功能，该地面站还具有同时发射和接收信号的功能。     

无线通信网络入侵信号特征自动提取模型研究

针对特征提取精准性不佳的问题，提出无线通信网络入侵信号特征自动提取模型。本文优化聚类入侵信号，定位分离入侵小信号，构建过滤模型，处理损失能量。结合新增加时间、信号衰减特征量分段处理信号，并依次标记子段序号。然后，根据小波变换确定分解层数，计算层次相对衰减率，提取复合特征向量。通过Hilbert变换提取预处理信号的包络，构建特征自动提取模型。实验结果表明模型剪网入侵信号电压波动范围为[-0.5 V-3 V]，攀爬入侵信号电压波动范围为[-4.8 V-4.8 V]，与实际情况一致，使用该方法提取结果精准。     

复杂电磁环境中的常规通信信号的实时分选

为了能够从复杂电磁环境中提取常规通信信号的有效参数,研究了一种基于单天线接收的常规通信信号的实时分选方法。该方法由窄带信号检测、参数估计、信号跟踪三部分组成。提出了一种适用于高斯色噪声背景的窄带信号检测与参数估计的方法,给出了一种能够实时跟踪常规通信信号的算法。仿真结果表明,当信噪比高于0 dB时,窄带信号检测方法的正确率为92%以上,分选算法能够从复杂电磁环境中提取常规通信信号的有效参数,具有一定的工程实用价值。     

基于多尺度滤波的无线通信信号快速增强研究

为解决无线通信信号速度慢、稳定性差的问题，提出基于多尺度滤波的无线通信信号快速增强方法。首先，生成通信数据集，对其进行提取后加以处理；其次，构建信号增强模型，分离出相似通信信号和真实样本，加速通信信号的接收；最后，调控信号分布，实现通信信号的快速增强。实验结果表明：该方法的稳定性明显优于传统方法。     

非参数特征提取中模板信号的选取

非参数特征提取方法虽然不需要用任何参数表达的基函数,但在很大程度上却依赖于模板信号的选取。模板信号与实际信号逼近的程度,直接影响了提取结果的精度,这严重阻碍了该方法的广泛应用,因而模板信号的选取成为非参数波形提取中的一个关键问题。利用非参数特征提取方法前一次提取的结果,引入自适应调节模板信号的算法,使得该方法不再过多地要求模板信号具有信号的先验知识,提高了该方法在应用中的柔性和适应性。仿真信号表明了所提方法的可行性和有效性。研究结果为非参数特征提取方法的应用提供了一条新途径。     

基于小波多重分形的复杂机械故障诊断方法研究

针对复杂机械系统的复杂性和非平稳性，给出了一种基于小波多重分形的故障诊断方法，并给出了参数优化和噪声抑制措施。该方法克服了单一分形维数难以全面刻画信号特征的缺点，又能够表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布几率，可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取。仿真证明了该方法的有效性。     

电磁定位耦合信号提取方法研究

电磁定位系统中,正弦耦合信号提取是关键,其结果将直接影响定位精度.在多频正弦信号耦合系统中,由于电子元器件和系统误差等原因,会导致信号频率有偏差,而且可能存在饱和畸变,对参数提取造成了困难.基于最小二乘法原理和频率逼近思想,提出一种用于有频偏的多频率有饱和正弦信号幅值和相位的提取方法.该方法在有饱和畸变的正弦信号中提取未饱和的样本,通过最小二乘法拟合计算,估计信号参数,然后改变信号频率逐渐逼近最佳频率,使得误差平方和最小,从而提取准确参数.仿真分析了噪声、信号饱和程度和采样点数对参数提取的影响.最后通过实验验证了该方法的有效性和实用性.     

脑血流信号的采集与处理

脑血流信号可提供人体血管的弹性度，血流量等指标，文章给出了对脑血流信号进行提取及对脑血流信号进行处理的方法。给出了系统的硬件和软件框图。     

基于Mallat算法的图像边界问题的研究

首先介绍了一维信号边界对称延拓方式及图像双正交小波分解重构算法,然后在一维信号边界延拓方式的基础上,研究了当高、低通滤波器长度为偶数,且关于1／2对称时,图像能够精确重构的边界延拓问题,并给出了图像的小波变换及边界对称延拓的步骤。最后,通过仿真实例验证了该对称边界延拓方式能够保证图像在小渡变抉中精确重构。     

用于星载SAR数字AGC增益控制的双门限步进法

首先对自动增益控制(AGC)电路的模拟和数字实现方法进行了比较,指出星载合成孔径雷达(SAR)系统采用数字AGC的必要性;然后针对数字AGC增益控制产生算法进行了讨论,提出了一种实用的数字AGC增益控制产生算法--双门限步进法。该算法配合数控衰减器非常适合数字AGC的工程实现,实验结果证明:采用该算法的AGC设计具有很好的收敛性,并且在后续处理中能够精确地恢复信号原来的幅度。     

基于分群辨识曲线的信号能量分析法

针对传统的信号能量分析法无法直接处理高阶模式下的非平稳振荡信号,结合振荡机组的分群辨识,提出用基于分群辨识曲线的信号能量分析法进行低频振荡参数的在线辨识,以拓展信号能量分析法的适用范围,并提高辨识效率。该方法借助信号能量分析法能处理上下包络线关于时间轴对称的信号这一特点,利用振荡机组分群辨识得到的两个发电机群的反向对称轨迹,采用信号能量分析法辨识主导振荡模式。仿真测试的结果表明基于分群曲线的低频振荡在线辨识方法结果准确、计算效率高,能够有效地识别系统的主导振荡模式。     

DDS信号源的幅频特性补偿方法研究

在对DDS输出信号经D/A转换后的频谱特性进行分析的基础上,提出了一种幅频特性补偿方法.该方法利用LC并联电路在谐振点能够对信号进行放大的特点来补偿D/A转换引起的信号幅度衰减,从而提高DDS输出信号的幅度特性.实验结果表明此方法在0 Hz～40 MHz频率范围内可提高输出信号平坦度2 dB左右.     

交流电力智能传感器中功率的一种高效测试方法

基于误差LMS,提出了交流电力智能传感器的一种功率测试方法,在对关键采样点作基于误差LMS线性估计的基础上对该方法进行了改进.改进后的测试方法能够在不增加任何硬件开销和额外运算时间的情况下有效抑制干扰对测试的影响,从而降低对测试信号的要求、简化系统、提高实时性等测试性能.实验表明,相对于传统的定义法,这种改进分析法可减少3倍左右用于分析的采样点数,干扰幅值的要求从小于信号幅值的5%可放宽到信号幅值的15%.     

基于巨磁阻抗传感器的心磁信号检测的研究

针对心磁图仪诊断技术在临床上的普及需求和心磁图检查费用高昂的矛盾现状,提出了一种基于巨磁阻抗传感器的心磁信号采集和信号处理方法。该方法依据心磁信号和心电信号的相关性,通过以巨磁阻抗传感器为核心的数据采集电路,同步采集两种信号,并根据功率谱密度分析结果,自动调整带通滤波器的参数,使其能自适应跟踪心电信号的频率,滤除噪声信号,最后取得心磁信号。通过实验证明了该方案可在常温下准确测得心磁信号,且设备维护成本低,操作简单易行。     

基于手机短信息的人体跌倒自动报警研究

通过对人体跌倒自动报警机制的研究,提出一种基于MEMS加速度传感器的侦测人体跌倒信号、自动通过手机短信报警,以及修正误报警的方法,并由低功耗MSP430F449单片机和MMA7260Q加速度传感器,以及GSM模块,通过AT指令程序,实现了单片机控制GSM模块自动发送跌倒求救短信息。它可以检测人体在倾斜、垂直方向的跌倒信号和跌倒时发出的撞击信号,能自动发送短信,还可以在指定时间内消除错误报警信号,具有报警准确性高的突出优点。通过姿态模拟漏报警和误报警实验,结果表明没有出现漏报警和误报警,证明该方法可行,具有应用价值。     

基于小波包分析的图像去噪处理

小波分析是一种信号的时间一频率分析方法。而小波包分析是建立在小波分析的理论基础上将信号的高低频成分分开,为信号提供一种更加精细的分析方法。根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时一频分辨率。它在信号消噪方面有着显著的效果。本文简述了小波包分析的原理,并基于matlab实现了对二维图像信号进行消噪。     

基于消息机制的风机监测系统的实现

针对风机振动信号实时监测系统,本文阐述了运用Windows应用程序中的消息机制,通过响应WM_COPYDATA消息,对已有的数据采集器软件进行二次开发,实现不同进程间的数据传递的方法。经过数据分析处理,达到了风机状态实时监测的目的。该方法能够对采集的数据信号进行灵活的处理,易于功能的扩充。     

随机跳频信号的模糊函数与时频分析

在分析随机跳频信号模糊函数及其特性的基础上,给出了用于时频分析的矩形核函数与信号模糊平面的关系,提出了一种新的时频表示方法。理论推导和仿真结果表明该方法能够有效地分析随时间快速跳变的跳频信号。与平滑伪维格纳分布相比,在保持相似性能的情况下,该算法运算量比较小,可以有效地节约运算时间,适合于快速跳频信号的实时分析。