变频器信号中大幅值噪声的数字滤波算法

在变频器测试中,由于变频器的高频谐波带来的大幅值离散噪声严重影响了数据采集信号的准确性,一般低通滤波算法无法滤除这种噪声,提出了一种数字滤波算法,解决了这种噪声的滤波问题,它可以有效地滤去信号中的大幅值离散噪点,从受到严重干扰的信号中恢复出真实信号.     

基于CEEMD和小波包变换的重力数据信噪分离方法

为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离,本文提出了基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和小波包变换(WPT)的重力数据信噪分离方法。该方法利用CEEMD将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式函数(IMF)分量以及趋势项,为进一步提取出各IMF分量中的有用重力信号,本文采用小波包变换对各IMF分量进行小波包分解降噪,最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构,实现重力数据的信噪分离。本文通过仿真数据和实测数据对该方法进行了验证,结果表明本文提出的重力数据信噪分离方法能有效的抑制噪声干扰,保留有用的重力信号,实现较高精度的重力信号提取。     

抑制温度信号噪声方法的研究

在空间相机中,温度传感器输出的信号易受到噪声的干扰从而造成有用信号的淹没,因此研究适用于温度信号的噪声抑制方法具有重要的实用价值.本文对干扰温度信号的噪声来源进行了综合分析,并针对温度信号所含噪声的特点,采用中值滤波法和小波阈值滤波的复合数字滤波算法相结合,对温度信号进行滤波,实现了信噪分离的目的,提高了信噪比,并通过MATLAB的仿真功能对输出的信号进行验证.仿真表明,这两种方法的混合使用对温度信号的噪声的抑制有明显的效果.     

基于MISEP算法的瞬时混合模型非线性电路的信噪盲分离

针对非线性电路信噪分离问题,提出基于互信息的信噪盲分离算法,用以对非线性电路的测量信号进行补偿.首先面向瞬时混合模型下的非线性电路,将用于计算分离信号的模块与用于调整参数的模块进行反馈级联,构造多层感知机网络;然后采用含随机噪声的电路测量数据,以最小互信息为目标对该网络进行训练,直至代价函数值收敛于预设的误差范围;最后利用训练好的网络进行非线性电路盲源分离问题的解算.对前非线性电路、后非线性电路和单级放大器的实验结果表明,该算法分离出的信号和噪声在时域波形和功率谱特征方面均与输入相符.     

光学镀膜宽光谱监控的信号压噪

使用CCD(电荷耦合器)进行光学镀膜宽光谱监控过程中,监测信号受外界杂散光干扰、真空室内背景辐射等因数影响,信噪比低难于准确监控.本文通过对系统前端光路改造以及后期数据数字滤波处理,达到信号压噪目的,使系统在宽光谱膜厚监控过程中具有稳定性好、精度较高、响应速度快等优点.     

基于形态学小波变换的数字滤波算法

电子产品所在电路中出现的各种干扰信号会导致电路中正常信号波形的畸变,从而影响电子产品的正常运行和使用寿命。为了排除干扰信号对电子产品的不良影响,采用形态学小波构造数字滤波算法来滤除电子产品所在电路中的各种干扰信号。大量仿真实验结果表明,该滤波算法对电子产品所在电路中出现的高频连续干扰、随机背景噪声干扰和电磁瞬态干扰都有很好的滤除效果。     

干扰环境下通信传输信号优化仿真研究北大核心CSCD

由于不同信号传输信道不同,导致信号传输过程中产生的大量噪声与信号形成较强的内在关联,造成信号精度差。传统的算法只是对传输信号进行简单的滤波处理,忽略了含噪信号存在的内在关联性而部分藏匿噪声不能消除的问题,导致去噪效果差。提出改进小波算法的干扰环境下的滤波通信方法。依据在干扰环境下通信序列的周期性组建干扰环境下的通信模型,将通信过程中的含噪信号分离问题转变为超定盲源分离问题,利用小波包分解原理,将通信的频带进行多频段划分,将没有划分的高频数据进行细致的分解,同时进行通信滤波消噪,采用软阈值和固定阈值来量化小波包系数,利用处理过的小波包系数对去噪后的信号进行重构,精确的实现了干扰环境下的滤波通信。仿真结果表明,改进小波算法在干扰环境下的滤波通信去噪效果好,鲁棒性强。     

基于纳米材料气体传感器的接口电路设计

为了在测试的过程中测量纳米材料气体传感器变化的电阻信号,针对高灵敏度的纳米材料气体传感器,设计了一种宽动态范围的快速采样接口电路,基于积分电路的原理,将流经传感器的电流转换成一定脉宽的方波信号,单片机捕获脉冲时间并换算成传感器电阻值。电路在1 kΩ～500 MΩ测量范围内的最大线性误差为5%,能够应用于气体传感器的测试和标定、手持气体检测设备以及电阻测量等领域。     

山特500VA UPS电源检修三例

1逆变输出电压低，仅175V左右一般，故障出自逆变电路。逆变电路的核心是脉宽调制集成块SG3524，它交替产生约50Hz的方波，再通过功率放大和变压器，将输出电压变至220V左右。通过调节电位器VR1，可以改变方波的脉冲宽度，从而改变输出电压大小。由于故障现象是输出电压低，所以可以分析脉宽调制振荡电路是好的，问题有可能出在脉宽调节电路和功效电路上，又因为脉宽调节电路工作在微电流和弱电压下，出问题的概率很小，所以，重点应检查功放电路。用示波器观察输出波形，发现方波输出波形明显不对称（近似半波）。拆下大功率达林顿管MJ…     

变频器输出对调速电机影响的仿真

利用MATLAB提供的计算机仿真工具,对变频调速系统中的调速电机建立起合理的定子侧高频阻抗仿真电路,分析、计算在PWM等脉宽的方波电压脉冲波作用下调速电机定于绕组单相对地的电压分布情况,结果表明,变频调速电机输入端的过电压不仅仅由于连接电缆的传输、反射引起,PWM脉宽调制波中的大量高频谐波也能够引起更为严重的定子绕组匝间的过电压.可以利用RC无源滤波器进行高频成分的滤波,仿真结果说明滤波后高频谐波引起的过电压得到极大减小,定子绕组匝间电压分布均匀.     

脉搏波信号预处理方法研究

为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰,脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。使用零相位滤波法处理脉搏波信号,改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题;通过建立评价参数,对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价,获得最佳滤波方法;对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点,获得最佳去基线漂移算法。使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息,将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后,实现脉搏波信号的预处理过程。实验结果表明,采用sym4小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后,所获得的脉搏波信号平滑无毛刺,每个周期起始点和终点都在同一水平基线上,满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。     

信号噪声干扰处理的两种方法

在数字采集系统中,保证模拟信号的低噪声和采集信号的真实性是影响整个系统准确性的主要技术.一方面采取隔离措施来抑制噪声干扰提高系统的可靠性是比较理想的解决措施;另一方面通过在信号输入前端加有源滤波电路能有效地滤除额外频率信号的噪声干扰.     

一种用于白光LED的亮度控制电路

针对白光LED的广泛应用,要求其亮度能够方便地被调节,提出一种用于白光LED的亮度控制电路;电路只需一个亮度控制脉冲信号作为激励,就能够循环产生10位的亮度控制信号输出,控制10级亮度变化,并给出了具体应用电路,在应用时,10位输出信号控制开关管,使得流过白光LED的电流发生变化,从而控制其亮度;该电路采用0.6um的BiCMOS工艺设计,利用Hspice进行仿真验证,结果表明,电路滤除宽度小于500ns的脉冲信号,去除噪声和干扰,能够正确地循环产生10位的亮度控制信号,响应延迟为400ns。     

小波变换结合盲源分离的EEG情感识别

由于脑电信号独立源数目的不确定性以及其他噪声的干扰,使得采集的脑电信号各导信号之间产生串扰、源信号难以估计以及噪声混杂等问题,严重影响了对脑电信号的分析研究。将小波变换与盲源分离算法相结合,并对盲源分离算法中维格纳分布存在的交叉项干扰现象进行重排处理。主要思路是首先将每一导信号进行小波变换,提取出特征波β波,然后对这些β波信号进行基于重排光滑伪维格纳分布的盲源分离,分离出关联性极大的β波成分。实验结果表明,所用方法分离出了各导信号中关联性大的脑电信号成分,并在一定程度上解决了源信号难以估计等问题,使识别结果有明显的提升。     

汽车组合仪表有意电磁干扰空时域联合分离系统设计

有意电磁波与汽车仪器电磁传输波产生的混合干扰,降低了汽车组合仪表的稳定运行能力,造成仪表设备失灵。为避免上述情况的发生,设计汽车组合仪表有意电磁干扰空时域联合分离系统。在步进电机驱动电路中,设置汽车组合仪表控制器、分离电源与 PCB 电路板、有意电磁干扰数字传感器。分配有意电磁波空时域源地址,通过计算干扰信号平坦度的方式,确定脉冲参数的取值范围,实现汽车组合仪表有意电磁的空时域干扰效应分析。估算有意电磁波干扰信号的数目,按照信号分解的处理原则,求解联合分离修正函数,实现电磁干扰的联合分离。实验结果表明,设计系统应用后可以在混合信号中,按照空域、时域标准的不同分离有意电磁波,不会因混合干扰降低汽车组合仪表的稳定运行能力。     

基于小波域滤波的电子通信信道恶意干扰信号分离方法

针对电子通信信号与恶意干扰信号严重重叠的现象,设计了基于小波域滤波的电子通信信道恶意干扰信号分离方法。在分析信道特征并划分噪声种类后明确噪声信号形式,然后利用小波域滤波算法合理设置分解层数,对信号做分解重构与降噪,再利用极限学习机建立神经网络学习模型。根据干扰信号模型与信道衰减程度提取干扰信号特征,并将特征样本输入到神经网络中,直到输出分离结果。仿真结果表明：该方法能够有效去除信道噪声、降低通信误码率、均衡信道负载。     

CMOS脉搏血氧采集传感器信号处理电路设计

针对脉搏波信号幅度小噪声大等问题,提出并设计了一款基于CMOS的脉搏血氧采集传感器信号处理电路.采用UMC 0.18 μm 1P6M CMOS工艺进行设计,提出一种能有效放大微弱信号、减小噪声且滤除高频信号的信号处理电路,从而使信号达到模数转换的输入范围.芯片测试结果表明:该芯片在1.8V单电源的供电下,输出动态范围为0.7V~1.4V,芯片的可变增益范围为30 dB~54 dB,共模抑制比和电源抑制比均大于88 dB,芯片的总体功耗为360 μW,达到了预期的效果.     

静止无功发生器信号调理电路的设计

设计了静止无功发生器(SVG)装置的信号调理电路。该电路对互感器采集的电压和电流信号进行处理,使之成为满足ADC端口电压要求的交流小信号。详细介绍了信号采集、过电压保护、低通滤波、方波发生、加减运算等电路的设计原理。利用Multisim10.0对SVG信号调理电路进行仿真,结果表明:调理电路达到输出电压0~3.6V范围的预期指标,能够用于SVG装置现场的信号采集。     

基于自适应陷波的干扰抵消技术分析

基于自适应滤波技术,从中频和射频两方面分析了干扰抵消技术的基本原理,给出了仿真结果,验证了算法的有效性,并对射频和中频两种干扰抵消技术进行了比较。自适应滤波技术在语音信号处理、噪声抵消,系统模型识别和医学信号处理等领域已得到大量应用,它是以最小均方误差为准则的最佳滤波器。在滤波过程中,它能自适应地调整滤波系数,其计算量小,算法简单,尤其适合于对实时信号要求较高的场合。