强噪声背景下的微弱信号检测新方法

提出了新的强噪声背景下的微弱信号检测方法,设计了一种硬件与软件相结合的实现方案。采用经典的仪表放大技术和单片机控制技术对数据进行检测和处理,并通过虚拟仪器技术仿真和显示,为解决热释电红外探测器中µA级微弱信号的检测提供了十分有效的方法。该系统通过实验对模拟低频微弱信号的检测,充分显示了它在微弱信号检测方面的实用性和优越性。     

强噪声环境下语音增强算法的比较研究

介绍语音增强的原理和从强噪声背景中提取语音信号的方法,并对基于减谱法的增强算法、基于自适应滤波法的增强算法和基于小波变换的增强算法进行对比研究。鉴于语音增强算法的两个目标即增强语音的清晰度与理解度并不是相关联的,有时甚至相互矛盾,因此任何一个语音增强算法都是根据不同的应用做适当的选择和折衷。基于此,对三种算法进行仿真实验的比较研究,实验结果证明应用小波变换的语音增强算法比其它的方法更有效。     

基于振动信号提取柴油机低频排气噪声特征研究

针对柴油机低频排气噪声的频率与强度很难准确地用理论计算等困难，试验研究了柴油机排气管内低频排气噪声信号与排气管壁上振动信号的相互关系。结果表明，低频范围内，振动信号与噪声信号几乎呈现周期性的安全相干，在相干频率处振动信号能反映排气噪声的类周期性。     

一种强噪声背景下的微弱信号检测的新方法

基于自适应滤波算法对小波滤波器的构造方法进行了研究,重点在于解决对强噪声环境下微弱信号提取所需要的小波变换的子带自适应滤波器的构造,把小波变换技术和自适应滤波技术应用于微弱信号的检测。提出基于自适应小波变换的心电信号的检测,利用小波变换的子带编码理论,通过在多个子带权值的自适应匹配,回复后拟合微弱信号。仿真结果表明,该方法可进一步改善信号的检测能力,在检测微弱信号的特征和改善信噪比方面是一种十分有效的方法。     

分形噪声中谐波信号的提取

本文提出一种分形噪声中谐波信号的提取算法。它利用小波变换对1／f噪声的白化作用,结合自适应自调谐滤波器组,在小波域实现了分形噪声与谐波信号的分离。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制分形噪声,显著地提高信噪比。     

海洋环境噪声背景下水声信号检测的新方法

介绍了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本原理,并对该方法进行了高斯白噪声下的仿真验证。然后,把这种方法应用于以模拟海洋环境噪声为背景干扰的水声信号的检测中,仿真结果证明了这种方法的可行性。     

强背景噪声中提取海底逆散射信号

利用噪声与声源间弱相关性的特征提出由相关值识别是否界面散射信号的处理新方法.有效地提高了强噪声背景下检测有用信号的能力     

噪声背景下目标线谱提取方法研究

利用目标线谱与自噪声线谱在时间域和空间域上的差异,采用时空联合手段研究舰船噪声中目标线谱的提取方法。文中具体讨论了连续谱背景下线谱的提取方法以及舷侧阵中自噪声线谱与目标线谱的分离方法。海上实验数据处理结果表明了该方法的有效性。     

强干扰背景下的鱼雷辐射噪声信号检测方法

常规被动声纳利用宽带波束能量进行目标检测,在低信噪比、强目标干扰情况下,宽带能量检测的性能迅速降低。利用鱼雷辐射噪声信号中含有丰富线谱成分的特点,提出了一种针对鱼雷辐射噪声信号的窄带和宽带联合检测方法。通过对预成波束方向信号的窄带处理和线谱提取,利用特定频段的线谱能量对宽带波束输出进行加权,提高了线谱目标的检测能力。该方法能够有效地抑制非线谱强干扰目标,提高低信噪比信号的检测能力。仿真和海试数据处理结果验证了该方法的有效性。     

适用于抑制非平稳背景噪声的语音增强算法

1.引言 随着移动多媒体电话的问世,人们打手机的方式将要发生改变:手持电话通话的情形将会越来越少,而人们可以更多地与屏幕进行互动交流.免提电话设备使人们在通话的同时可以享受这种互动.诸多文献[1-3]中介绍了采用各种语音增强技术解决免提电话设备研制中的基本问题:传声器(话筒)远离说话者引起语音信噪比的下降.     

强背景噪声下基于谱峭度-波束形成轴承故障特征提取

在利用声学信号分析法对滚动轴承进行故障诊断时,环境噪声或其它设备噪声会严重影响目标声信号的提取并降低诊断精度。针对这一问题,提出一种用于故障特征增强的谱峭度-波束形成方法。该方法首先利用快速谱峭度算法确定最优滤波频带,然后根据确定的频带,利用2 阶锥规划方法设计恒定束宽波束形成器并提取目标频带信号,最后对提取的带限信号进行包络解调得到轴承故障特征频率。实验结果表明,该方法能够在强干扰环境下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的效果。     

A Rationalized Statistical Procedure for Observing a Signal Against a Noise Background

Performance has been examined for optimal statistical runs tests for detecting a signal against a noise background. The tests have been compared by simulation.     

环境背景噪声对飞机噪声监测结果的影响

为研究在飞机噪声监测中背景噪声客观上无法满足标准要求时的数据有效性问题,选择在低噪声环境,距机场不同距离的位置测得基本不受背景噪声影响的飞机噪声数据,在上述数据的基础上叠加模拟的背景噪声,以分析背景噪声对监测结果的影响,分析表明：随着背景噪声的增加,飞机可感觉噪声级随着之增大;且背景噪声越高,增幅越大;当飞机最大等声级大于背景噪声15 dB以上时,增幅趋于稳定。进一步分析表明：造成可感觉噪声级变大的原因主要是飞机持续时间变长。基于上述结论,在监测中,若飞机最大声级与背景噪声的差值大于15 dB时,监测结果仍可较真实的反映测点受飞机噪声的影响情况;若小于15 dB,则监测结果与不受背景噪声影响时相比,偏大较多。当飞机最大声级仅高于背景噪声10 dB时：对于特大型机场,监测点位于1～2 声环境达标类区时,其飞机噪声达标判定会受 到干扰;对于大型机场,监测点位于2 类声环境达标区时,其飞机噪声达标判定会受到干扰;而对于中型机场,则其达标判定基本不受干扰。当飞机最大声级高于背景噪声15 dB时,其达标判定也基本不受干扰。     

利用间歇混沌检测含噪未知频率信号的研究

研究发现被测信号频率和干扰噪声变化都会引起间歇混沌间隔的变化,通过仿真实验分析了被测信号频率和干扰噪声对间歇混沌特征影响的相互关联关系,从理论上分析了被测信号频率和相角变化对间歇混沌特征的影响,提出了一种利用间歇混沌特征变化测量含噪未知频率信号的方法,设计了有噪声和无噪声两种环境中对声波信号频率的检测实验。实验结果显示与Duffing混沌系统相比,利用Liu-cos混沌系统间歇混沌检测含噪未知频率信号的效果更好。     

有色观测噪声背景下正弦信号参量估计的互谱Levinson方法

本文从理论上证明了互相关函数的Yule-Walker方程，并在此基础上提出了互谱AR模型参数估计的Levinson递推自满，该自满可有效地克服传统互谱估计的FFT方法和周期图法存在的谱分辩率低、谱估计方差大等缺点，仿真试验表明，该方法还可有效的克服有色观测噪声对测量精度的影响。     

语音信号亮度补偿技术研究

在语音信号处理系统中,系统回放语音通常发闷．本文通过分析语音信号衰减的原因,在不增加系统硬件成本的基础上。设计实现了语音信号高频补偿．实验证明．该技术大大地改善了语音回放质量,且切实可行,易于推广．     

语音噪声环境下的视觉搜索绩效研究

有语音的噪声环境干扰已被证明影响多种开放性办公环境下的工作绩效,但是缺少针对于视觉搜索作业方面的研究.本研究基于7种不同语言可懂度的语音噪声环境,对两种不同难易程度的安检任务进行搜索绩效的实验研究.结果表明,语言传输指数对视觉搜索任务的绩效影响与前人研究得出的模型有所不同.语言传输指数对于视觉搜索准确率没有显著影响,搜索时间与语言传输指数的关系呈现出倒U的形状;语言可懂度对于不同难易程度任务的影响表现出明显的差异,对于简单任务影响较大.