金属跌落物冲击信号中子波到达时刻的确定

从分析信号的包络和瞬时频率入手，提出了以信号的包络和瞬时频率为判另基准确定金属跌落物冲击中子波到达时刻的方法。金属跌落物冲击实验的数据分析验证了该方法的有效性。     

基于自适应小波阈值的超声信号消噪

在铝合金锻件的超声无损检测中为了消除晶粒散射引起的相干噪声，通过建立缺陷回波检测数学模型，提出了一种基于新阈值函数的Stein无偏风险估计自适应消噪方法.利用新的阈值函数得到离散小波变换各尺度下的小波系数，对小波阈值进行最小均方误差意义上的迭代，基于小波系数估计值进行离散小波反变换以得到信号的估计值，通过反复迭代运算得到缺陷回波的最优消噪模型.对含缺陷铝合金锻件的超声信号处理实验结果表明，与常用的固定硬、软阈值相比，自适应消噪方法能够更好地去除散射噪声及增强缺陷信回波信号.     

时变信噪比信号的子波消噪

由于目前所研究的子波消噪方法都假设信噪比是非时变的，故针对时交信噪比的信号特点。提出了自适应门限的子波消噪法，很好地解决了此类信号的消噪问题．分析了新方法的特性。给出了消噪的算法。并应用于B超仪的信号处理．     

基于经验模态分解的电能质量信号消噪新方法

基于EMD理论,采用一种电能质量信号消噪的新方法,即首先对电能质量信号进行EMD分解,得到一系列的IMF分量和一个剩余分量,根据噪声和信号在不同尺度的IMF分量上的表现特性,分别将其进行阈值处理,再将消噪后的IMF分量重构,从而得到消噪后的电能质量信号.仿真结果表明,该方法的消噪效果较好.     

从噪声中提取瞬态信号—自适应权向量法

本文提出一种自适应方法，从宽带噪声中检测瞬态信号．由于检测是在自适应权向量空间进行的，因此称之为自适应权向量法（ＡＷＶＭ）．文中对ＡＷＶＭ的机理进行了分析．仿真结果证实了理论分析的正确性，并显示出ＡＷＶＭ处理系统可显著地提高检测的信噪比     

从复杂波形中提取振动信号的一种方法

本文首次提出了一种提取振动信号的方法。应用此方法可以从复杂波形中识别出各振动频率,幅值和相位。应用于机械结构中配合多点测试可得到振动的振型。作为计算实例,文中给出了电子计算机模拟的结果。     

低信噪比下雷达信号脉内特征提取新方法

针对低信噪比条件下雷达信号的瞬时参数估计容易受噪声影响的问题,提出了将自适应阈值消噪技术与小波变换结合起来的新方法.首先利用连续小波变换计算信号的小波谱,再对小波谱进行自适应阈值消噪处理,进而提取小波谱脊线,得到信号的脉内调制信息.计算机仿真结果验证了该方法的可行性.     

煤基还原法从镍冶炼渣中提取有价金属的研究

对镍冶炼渣的组分进行了分析,采用煤做还原剂对镍冶炼渣中金属元素进行高温还原,结果表明:主金属元素铁被还原成单质,其他有价金属元素Ni,Cu,Co以合金的形式存在于单质铁中.通过对温度、时间、配碳比和CaO添加量等反应参数的实验研究,得到了最优的反应条件,即温度为1 300℃,时间为60min,配碳比为4,CaO添加量为20%,还原产物中铁的金属化率可达到99.22%.对还原产物进行破碎-磨矿-磁选处理,可得到铁品位89.84%,金属化率96.85%,回收率92.15%,其他金属Cu,Co,Ni回收率≥85%的混合精矿.     

一种噪声环境下雷达信号载频的侦察方法

传统的测频方法均依赖于信噪比，对于极低信噪比或在强噪声背景下，无法准确测频，甚至根本判断不出信号的存在．本文基于混沌、分形理论，利用结构函数，提出了一种在噪声环境下判断雷达信号是否存在并测量脉冲雷达信号载频的新方法．     

球面零件的旋风车削法

介绍了加工球面零件的旋风车削方法，此加工方法既可以保证产品的加工精度，又可以提高生产率。     

混沌振子在强噪声背景下正弦信号的检测研究

分析了基于Duffing方程形成的混沌振子的运动特性,阐述了利用混沌振子检测强噪声背景下正弦信号的原理：利用混沌振子对与策动力频率相近的正弦信号的敏感性,及对噪声和与策动力的频差较大的正弦信号的免疫性来检测淹没在强噪声中的正弦信号。给出了判断是否存在有用信号的方法,并用仿真实验验证了利用混沌振子检测微弱正弦信号的可行性和有效性。     

多焦视网膜电信号的分离算法仿真研究

针对多焦视网膜电信号局部波形分离算法的原理与实现,以现代信号检测与系统辨识技术为基础,采用伪随机序列m-序列、快速walsh变换等数学理论及方法,研究了多焦视网膜电信号分离与提取的快速m-变换算法,并利用Visual C 进行编程,通过临床采集的实际信号对算法进行了仿真与验证。结果表明,文中所研究的算法能够快速准确地从多焦视网膜电信号总响应中分离提取出各局部刺激的响应信号波形。     

TH-PPM UWB信噪比的估计方法

TH-PPM UWB（Time Hopping-Pulse Position Modulation Ultra Wide Band）系统利用基于能量比较的TOA（Time of Arrival）估计算法可以提供很高的定位精度,但该算法需要知道准确的信噪比。针对此问题,提出了一种在多径条件下利用相关器的输出信号进行信噪比估计的方法。仿真结果表明,该方法具有很高的估计性能,并且数据量越大,估计的性能越好。     

背景噪声下多维正交包络信号的最优量子接收

针对存在背景噪声信号下,多维正交包络信号在量子接收机下性能尚不清楚的问题,采用多维空间递推生成法则对多维正交包络信号进行接收处理,同时使用绕轴旋转方式减小接收到的光子信号状态和测量状态之间的夹角,达到量子接收机的最优检测设计,并统一了多维正交包络信号下最大正确检测概率的计算表达式.数值分析结果表明,在有背景噪声的影响下,用空间绕轴旋转方式接收多维正交包络信号比直接检测方法能更好地减小误比特率和误符号率,可提高接收机的检测性能.     

自适应信号重构技术提高地震数据的信噪比

利用信号和噪声的特征值差别,采用奇异值分解技术压制噪声,提出了基于多道相似系数大小来自适应地选择特征值个数,进而进行信号重构,分离信号和噪声,从而达到提高信噪比的目的。通过对合成数据和实际地震数据的处理结果对比表明该方法能最大程度地保持信号,从而有效地提高地震资料的信噪比。     

信号检测中一种基于噪声模型的新方法

介绍了信号检测中一种基于噪声模型的新方法,用于从带有变化非常缓慢时变噪声干扰的组合信号中检测出信号。     

随机共振原理在微弱信号检测中的应用

该文利用随机共振原理对强噪声下的弱信号的检测进行了简单介绍，并分析了对不满足绝热近似条件下的实际工程信号的处理方法。通过仿真实验表明，随机共振技术完全能处理在不满足绝热近似条件下的工程实际信号，可能成为机械故障诊断的又一新的有效手段。