瞬变电磁信号降噪算法

研究地下异常体的有用信息,由于需要野外采集,所接收的瞬变电磁信号会叠加各种电磁干扰和噪声,而传统的降噪方法不能较好地对瞬变电磁接收的二次场衰减信号降噪,严重影响了利用信号对地下异常体特征的数据成图和地质状况解释.针对上述问题,提出了改进的基于独立成分分析的瞬变电磁接收信号降噪处理算法.由接收的瞬变电磁信号构成多维观测向量,利用独立成分分析方法从观测向量中分离出信号空间基向量,然后采用峰度判别准则对信号空间和噪声空间进行分离,保留二次场信号基向量,用二次场信号基向量张成信号子空间,实现降低噪声的目的.降噪后的瞬变电磁信号可以更好地反演出地下相关信息.通过对实测数据的验证,结果表明提出的算法应用于瞬变电磁法信号降噪是可行的,能有效地降低噪声并分离出二次场信号的有用信息,对提高瞬变电磁数据成图和地质状况解释质量具有较好的作用.     

基于虚拟通道独立分量分析的阻抗胃动力消噪

为消除胃动力阻抗信号中混叠的噪声信号,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的胃动力阻抗信号消噪方法。采用经验模态分解构造虚拟噪声通道,将一维原始胃动力阻抗信号扩展为多维观测信号,应用FastICA算法对其实施盲分离。仿真实验结果表明,该方法能有效消除叠加在胃动力阻抗信号中的噪声,不需要大量的观测样本,可运用独立分量分析实现对单个观测样本的消噪处理。     

基于FPGA的高精度电磁信号采集系统设计

为了满足瞬变电磁探测中晚期电磁信号采集的要求,选择高性能24位模数转换器AD7762,以FPGA为控制核心实现信号的高精度采集,结合USB2.0接口芯片CY7C68013-A,将采集的数据高速传输至上位机,上位机采用LabVIEW作为开发平台,完成数据显示和分析功能。实验结果表明,基于FPGA的电磁信号采集系统具有良好的性能指标和扩展性,测量准确,能够满足电磁探测数据采集的要求。     

基于GPS与恒温晶振的瞬变电磁同步时钟系统

针对恒温晶振长期稳定性差和GPS易受干扰、短期稳定性差等问题,设计了基于GPS与恒温晶振的瞬变电磁同步时钟系统。该系统采用"ARM+CPLD"的模式作为核心处理单元,以GPS的秒脉冲信号为基准,采用频率偏差测量模块在2个相邻的秒脉冲之间对高频信号的晶振频率进行检测,并采用自适应PID控制器实现对恒温晶振输出频率的调节,有效地解决了因单个频率偏差过大而影响恒温晶振控制电压精度的问题,提高了系统的稳定性;以秒脉冲信号为计时器,定时对分频器进行复位操作,实现了恒温晶振累积误差的自动消除,保证了输出信号相位的同步。测试结果表明,该系统实现了瞬变电磁发射机和接收机的高精度同步,在GPS信号正常的情况下,同步精度约为270ns;在GPS信号丢失的情况下,同步精度约为350ns。目前该系统已成功应用到瞬变电磁探测系统中,大量应用结果表明,该系统稳定性好,同步精度高。     

基于LabVIEW的瞬变电磁数据采集及预处理

采用瞬变电磁法勘探到的信号中包含大量的强干扰信号,如不剔除强干扰信号,反演得到的计算结果误差较大。针对该问题,提出了一种基于LabVIEW的瞬变电磁数据采集及预处理系统的设计方案。该系统采用数据采集卡USB2089采集二次涡流场信号,并将其转换为计算机能处理的数字信号,然后通过LabVIEW平台的功能流程、功能算法剔除数字信号中的强干扰信号,从而实现对瞬变电磁数据的有效采集。仿真结果表明,该系统可剔除瞬变电磁数据中的强干扰信号,保证了数据采集的准确性。     

自适应多尺度SVD去噪算法及在PQMD中的应用

为了提高电能质量复合扰动（PQMD）信号的去噪指标,实现扰动信号特征的准确检测,提出一种自适应多尺度SVD（Adaptive Multi-resolution Singular Value Decomposition,AMSVD）去噪新算法及数学框架。该算法首先分析了高斯白噪声奇异值分布情况及多尺度SVD消噪原理,针对不同尺度下的噪声近似与细节信号奇异值差值规律,确定出最佳消噪尺度的约束条件,由此实现噪声先验信息未知的自适应消噪方法。研究结果表明,在对不同噪声方差下的电能质量复合扰动去噪处理中,AMSVD消噪效果优于其他5种方法。为了进一步验证AMSVD算法去噪后特征量检测的准确性,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取扰动特征信息,仿真结果表明该算法具有可行性和鲁棒性。     

小波阈值去噪技术在ECG信号处理中的应用

本文采用小波阈值去噪方法,利用了小波变换多分辨率的特点,它对信号具有自适应性,可以降低消噪算法的复杂程度,又可保证心电信息特征不被丢失。试验表明,该方法能较好地实现心电信号的消噪,同时也适合于信噪比较低的生物信号的处理中。     

基于EEMD与改进提升小波的脑电信号消噪方法

为消除混杂在脑电信号中的噪声,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)与改进提升小波相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模式函数(IMF)分量,通过自相关函数特性法提取出由噪声主导的高频IMF分量,并运用改进提升小波进行消噪处理,将保留的低频IMF分量与消噪后的高频IMF分量进行叠加,从而得到消噪后的脑电信号。实验结果表明,与传统提升小波消噪方法以及改进的提升小波消噪方法相比,该方法的信噪比较高,均方根误差较低。     

司法消噪算法在智能人工呼吸床中的应用

研究智能人工呼吸床系统和呼吸同步智能控制算法,提出基于司法消噪的呼吸周期预测算法。针对信号处理消噪方法的不足,在时间序列消噪中引入司法处理过程,提出一种包含新到数据初判、可疑噪声审查、噪声确定处理、法规修订完善等消噪机制的司法消噪算法。介绍关键参数λ的优化选取方法,与傅里叶变换消噪方法进行仿真实验对比,结果表明该算法实现了对时间序列噪声和新稳态的处理,保留了数据原始信息。     

一种新型瞬变电磁仪发射电路设计

为提高瞬变电磁仪测量的准确度,设计了基于FPGA的瞬变电磁仪发射电路。该电路采用EXB841模块设计驱动电路,实现对H桥路上下臂MOSFET的有效驱动;利用改进的H桥路设计及改变传统桥路的控制策略,实现对MOSFET的超短时间关断;采用RCD吸收保护电路降低尖峰电压干扰,改善发射电路输出波形。试验结果表明,该发射电路的发射信号过压仅为正常信号的1.33倍,振荡时间为500ns,下降沿时间为700ns,实现了发射电流的快速关断,且稳定性好。     

新的受载煤岩电磁辐射信号去噪算法

针对煤矿井下现场电磁干扰多,采用煤岩受载产生的电磁辐射(EME)预测煤岩动力灾害效果有待提高,提出一种新的结合自适应集合经验模态分解(AEEMD)和改进小波变换(IWT)的电磁辐射信号去噪算法,克服了模态混叠,弥补了对小波基存在选择性的不足.分别采用IWT、EMD—IWT及AEEMD—IWT对构造的带噪信号进行去噪仿真及试验测试研究,结果表明:AEEMD—IWT算法去噪性能优越,对高信噪比和低信噪比的电磁辐射信号均能有效去噪.     

光纤温度传感系统中信号去噪方法

针对光纤温度传感系统采集的温度信号噪声较大的问题,分析了温度采集过程中干扰噪声信号的特点、滑动平均滤波和小波变换两种方法对信号去噪的效果.针对采集的温度信号,选择合适的小波去噪方法,并确定了最优的小波基和分级层数,将经过平移滑动滤波算法处理后的温度信号,进一步进行小波去噪处理,并将均方根误差(RMSE)、信噪比(SNR)及去噪信号的平滑度指标R,作为判定去噪效果的依据.实验结果表明:综合去噪算法能够有效去除有用信号中的干扰噪声,在信号无失真的情况下信噪比可以提升10～12 dB.     

基于小波-EEMD-Adaline网络的容栅传感器信号去噪方法

针对容栅传感器检测的转动轴扭振信号掺杂的环境噪声干扰和自身的电磁噪声干扰使得信噪比低、微弱信号难提取的问题,提出了一种基于小波-EEMD-Adaline自适应线性神经网络去噪方法.该方法对信号进行小波、EEMD、Adaline网络消噪处理,采用三级去噪、噪声过滤、对消来逼近原始信号.用典型加噪超声信号、Doppler信号、Block信号对该方法进行有效性验证,与EEMD、基于小波分解的EEMD去噪效果相比较.实验结果表明,后两种方法信号去噪的SNR提升小(均不到20),而本文方法SNR(RMSE)提升(减小)明显,对于9 dB的Doppler信号SNR提升达90,RMSE从1.038 5降至0.009 5.对容栅电路实测大噪声微弱信号去噪,结果表明,该方法去噪性能更优,去噪后信号光滑性好,波动稳定性强.     

基于小波变换的语音同步方法研究

为提高语音通信干扰效果客观评估中标准语音文件和受扰语音文件的同步精度,对军标GJB4405A-2006中规定的标准语音文件增设了高低频交叉的双音频同步头;介绍了小波消噪的原理,利用2层sym小波对受扰语音文件进行了消噪处理,将同步头中的高频信号作为噪声进行大幅削弱;设计了基于幅度比较的同步算法,找出同步基准点,并对20组受扰严重的语音文件的进行了仿真测试,仿真结果证明了该方法得到的同步精度符合后续数据处理的要求。     

基于数学形态学的流量传感器信号去噪研究

由于流量计自身结构特点和受到外部复杂电磁环境干扰等原因,真实信号往往受到严重的干扰,给数据分析带来很大困难。为有效抑制噪声干扰,提高测量的精确度和稳定性,结合流量传感器信号的特点,将数学形态学算法应用到该信号的去噪中。以信号的信噪比和均方误差作为去噪效果的评价指标,仿真实验和实际应用都验证了该方法的有效性,为同类信号的去噪处理提供了参考。     

全变分的叠加迭代降噪算法的研究

针对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的降噪问题，提出了一种全变分后叠加迭代的降噪算法。该算法能够有效地对大范围跳变区间的信号降噪，并保留信号的原始框架。具体而言，进行连续的全变分降噪，对连续降噪后的信号做差，在原信号的基础上对求得的差值进行叠加处理，使其既涵盖了原信号的信息，又保留了之前降噪后的信息。在此基础上再进行迭代，实现对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的有效降噪。实验结果与优化最小值算法相比更加接近原始信号。     

基于小波变换的信号去噪的应用研究

文章指出了小波变换去噪方法与一般意义下去噪方法的不同,讨论了小波变换算法的优越性,进而提出了利用小波算法对含噪信号进行逐层分析与重构,将原始信号分解为不同频带,滤除不需要的频带,最后用Mallat重建算法得到去噪后的信号,既有效地滤除了信号噪声,又保留了信号的突变性。大量的实验结果和进一步的分析表明,该技术应用在动力系统的去噪研究中将更加有利于系统的稳定运行。     

适用于Chirp信号的语音消噪改进算法

采用Chirp信号为载波与各种数字调制方式相结合的Chirp调制信号作为一种数传工具,具有很强的可靠性和鲁棒性。然而接收机上的Chirp接收信号常常伴有周边广播电台发射出的语音噪声干扰。随着广播电台的发展,语音噪声的能量有逐渐变强的趋势,严重影响Chirp信号传输的可靠性和有效性。由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果。提出一种适用于Chirp信号的语音消噪算法,对短波接收机上的Chirp-BPSK信号进行消噪处理。接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了该消噪算法的有效性。     

基于EMD-R/S分析的太赫兹光谱降噪

针对太赫兹时域光谱系统由于延时线的重合抖动、采样抖动等产生的噪声,提出使用经验模态分解-R/S分析方法对太赫兹光谱信号进行降噪.采集太赫兹时域光谱系统的时域信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF);使用R/S分析法分别计算各个IMF的Hurst指数.根据设定的阈值判断是否各个IMF是否存在均值回复的情况....     

改进的小波阈值在电能质量信号去噪中的应用

针对硬阈值去噪效果不佳,软阈值过度光滑使信号失真的缺点,提出了一种改进的自适应的阈值去噪方法。该算法将数理统计与信号和噪声的小波系数的分布规律和传播特点及噪声的标准差贡献率结合起来,对阈值门限进行了改进,并采用软阈值函数对信号进行处理,实现了其去噪的功能。结果表明,改进后的算法对电能质量信号进行消噪处理,信噪比增益和均方误差上均优于传统阈值算法及一些改进后的阈值算法,而且能够较好地保留电能质量信号的特征信息。