自扫描光电二极管阵列均匀性较正

在利用自扫描光电二极管阵列 (SSPA)图像传感器进行图像处理的过程中 ,由于图像传感器存在着不均匀性问题 ,影响了图像的质量 ,为此研制了自扫描光电二极管均匀性校正电路。校正电路采用模数转换器 DAC0 80 8、存贮器 2 75 12、串行计数器 4 0 4 0等器件组成。当光强在 10 %到 90 %饱和范围内变化时 ,图像传感器的不均匀度从2 0 %校正到 3%。     

基于单片机的光电二极管阵列驱动电路设计

介绍了一种基于单片机的光电二极管阵列驱动电路。在单片的单片机上完成光电二极管阵列时序信号产生、A/D转换及数据传输整个过程,能够检测nA级微弱信号,与常用的可编程逻辑器件相比具有成本低、功耗低、电路结构简单的特点。     

基于DSP的光电二极管阵列信号采集系统设计

介绍了一种基于DSP的光电二极管阵列信号采集系统。讨论了DSP芯片TMS320F2808和光电二极管阵列芯片S4111-16Q的特点,设计了高精度的S4111-16Q的放大电路,并给出了S4111-16Q与TMS320F208的接口电路。     

麦克风阵列及其消噪性能研究

用麦克风阵列进行语音处理的方法可以提高信噪比,解决环境噪声,回声和混响引起的语音识别性能降低的问题,麦克风阵列系统是由一组按一定几何结构摆放的麦克组成的系统。此阵列能接收空间传播信号,经过适当的信号处理,提取所需的信号源和信号属性等信息。使用该系统可大大提高强干扰环境下的语音识别性能。     

小波消噪在微弱信号检测中的应用

从信号去噪的角度对小波变换作了分析,并且对用非线性小波从噪声中提取有用信号的算法作了对比研究,给出了几种方法的综合方法——变阈值消噪方法,以得到更好的消噪效果。应用对微弱检测信号的仿真试验验证了变阈值消噪算法的优越性。     

用于CMOS图像传感器的光电二极管的模型

在研究CM0S图像传感器的结构之前,建立正确的光电二极管模型是很有必要的。利用少数载流子的稳态连续性方程和半导体材料对光的吸收,求出光电流的表达式。用MATLAB进行计算,得到两种二极管的响应率与波长的关系图,并对结果进行了分析。将模拟值与测量值对比,基本相符,证明了该模型的正确性。     

自扫描光电二极管线阵图像传感器的灵敏度分析􀀁

自扫描光电二极管线阵图像传感器的灵敏度为单位曝光光量下器件的输出电流或电压,本文用计算机辅助分析得出了灵敏度与每位二极管电容Ｃｓ的关系,根据本文给出的程序框图与所编制的程序,可以计算出不同光照时,灵敏度大小的分散性,对自扫描光电二极管线阵器件的选用与制造都有一定的参考价值。     

一种用于集成电化学生物传感阵列的高灵敏度 读出电路的研究

一种用于自组装膜生物传感阵列的高灵敏度信号读出电路包含一个高灵敏度电流读出放大器,可以接受pA-nA范围的输入电流,其电流增益大约60 dB,相位裕度为63°,并在同一输入电流信号的条件下,负载在一个较大的范围变化时,其输出电流几乎几乎是一个常数.芯片采用1.2μm CMOS工艺加工,测试结果表明,该芯片的输出电流对输入电流具有较好的线性度.这种新型电路与标准CMOS工艺兼容,可实现集成的生物传感阵列.     

基于EMD的脉冲星信号消噪算法

为了提高脉冲星辐射信号的信噪比,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的脉冲星信号去噪算法。利用经验模态分解将信号分解为一组固有模态函数(IMF)。针对EMD阈值消噪算法性能不稳定这一问题,该算法滤除固有模态函数噪声时,利用相邻信号标准差作为噪声水平的判断准则,并采用自适应阈值,对于噪声含量较高的信号采用低通滤波器消噪。实验结果表明,与EMD阈值消噪方法相比,该算法能获得更高的信噪比,并具有较好的稳定性。     

表面缺陷交流电磁场检测信号的小波消噪处理

运用交流电磁场检测技术检测工件表面缺陷时,由枪测线圈提取的反映缺陷信息的磁场扰动信号很小.通常只有微伏/毫伏级,与含有的噪声干扰属于同一数量级;小波分析能同时利用信号与噪声在时频域内的差别.实现有效地信嗓分离;借助于数据采集卡及信号调理电路.完成了对交流电磁场信号的检测和预处理.以Labview为软件开发平台,结合使用Matlab软件,对交流电磁场检测信号进行小波消嗓处理,检出有用信号,为后期的缺陷定量分析打下基础.应用结果表明小波分析具有良好的降嗓效果.     

基于自适应神经网络滤波的噪声消除

设计的自适应神经网络噪声抵消系统不需要关于输入信号的先验知识,非线性映射能力强,具有自学习能力、计算量小、实时性好。利用该系统对含噪声的非线性信号建模,达到消除噪声的目的。通过LMS算法,对不同信噪比(SNR)的含噪信号进行滤波。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制噪声。     

基于神经元网络的自适应噪声抵消系统研究与实现

自适应噪声抵消技术是自适应滤波器最普遍的应用之一,它是一种在未知信号和噪声的先验知识条件下,能够很好地消除背景噪声影响的信号处理技术,具有很高的应用价值;但是,在很多情况下,噪声环境非常复杂,往往是非线性的,而目前所使用的自适应滤波器均属线性滤波器,滤波后会使原始信号产生失真;由于神经网络具有非线性等优点,可以很好的逼近非线性函数,所以提出了基于神经网络的自适应噪声抵消器;仿真结果表明,该方法可以效地实现噪声的抵消;最后提出应用DSP实现语音信号自适应噪声抵消的具体方案。     

神经网络自适应噪声对消的研究

基于神经网络中自适应线性单元(ADALINE),结合传统自适应噪声对消原理,提出了一种基于ADALINE的改进型自适应噪声对消器。经仿真和实例证明,具有很强的噪声滤除能力和鲁棒性。     

自适应噪声抵消技术的仿真与应用研究

从有用信号中剔除噪声是信号处理中一个重要研究课题.在金属矿区进行地震勘探数据采集时,经常会受到矿区内机械设备的强噪声干扰,常规的滤波方法对于淹没在强机器噪声下的有效地震信号的提取已经不适用,而随着计算机和信号处理技术的发展,自适应噪声抵消技术已广泛的应用于各个领域.通过对自适应噪声抵消器原理的研究,结合地震数据信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术来消除机器噪声.针对基于NLMs算法的常规技术存在的不足,提出了一种改进的算法,并运用MATLAB进行仿真试验,仿真结果表明自适应噪声抵消技术可以有效抵消机器噪声的干扰,大大提高地震资料的信噪比,使有效地震信号失真小.     

电磁流量计自适应极化噪声抵消系统研究

电磁流量计是一种应用广泛的测量导电液体体积流量的仪表。测量时,金属电极与电解质会发生电化学反应,产生极化噪声。极化噪声幅值远高于流量信号幅值,使电极输出信号信噪比较低;极化噪声存在漂移的现象,会影响电磁流量计变送器的信号调理工作,限制电路的放大倍数,增加ADC采样位数、电路成本、功耗等。对此,提出了一种基于前馈控制的自适应极化噪声抵消方案,设计了相应的信号调理电路,通过硬件电路实时提取和抵消极化噪声,极大地提高了电极输出信号信噪比。通过试验,验证了该方案不但能有效滤除极化噪声,而且能提高信号调理电路的放大倍数、减少ADC的采样位数、减少电路的成本和功耗。     

神经网络自适应噪声对消器仿真

介绍一种新颖的非线性自适应滤波器——自适应神经网络滤波器。由于神经网络具有学习非线性函数到任意的精度以及自适应能力，这种滤波器优于线性滤波器，能适应各种噪声环境。在自适应ＬＭＳ算法基础上，提出了在线ＢＰ训练算法、收敛速度快。最后以自适应噪声对消系统为例，进行了计算机仿真，结果显示了这种滤波器的良好性能     

A Direct Link Minimal Resource Allocation Network for Adaptive Noise Cancellation

This paper presents a modification to the Minimal Resource Allocation Network (MRAN) of Yingwei et al. by introducing direct links from inputs to output and investigates its performance for noise cancellation problems. MRAN has the same structure as a Radial Basis Function network but uses a sequential learning algorithm that adds and prunes hidden neurons as input data is received sequentially so as to produce a parsimonious network. Earlier work by Sun Yonghong et al. has demonstrated the capability of MRAN to produce a compact network with excellent noise reduction properties. In this paper the capability of the direct link Minimal Resource Allocation Network (DMRAN) is evaluated by comparing it with MRAN on several nonlinear adaptive noise cancellation problems. The direct link MRAN uses the same learning algorithm as MRAN but with the introduction of direct links we are able to realise even smaller networks than MRAN with better noise reduction properties.     

一种用于有源降噪耳机系统的次级通道建模技术

实现了一种用于有源降噪耳机的次级通道建模方法,这种方法采用音乐片段作为激励信号,引入一个自适应误差预测器克服次级通道建模过程中遇到的干扰的影响,使得建模精度更高.对预测器中不同的延迟进行分析讨论,得出最佳延迟等于次级通道脉冲响应长度的结论.实验表明,这种方法能够较好地剔除窄带干扰对建模的影响,具有较高的实用价值.     

基于预测滤波器的数字降噪耳机研究

通常数字降噪耳机采用的自适应滤波器,一般基于LMS、NLMS等算法,但是由于A/D转换存在一定的延迟,导致实际降噪效果降低,故降噪耳机上的主动降噪系统需要对噪声进行预测.通过线性预测算法和改进滤波器,对已经采样的噪声信号进行算法分析,预测下一时刻的噪声信号,在Matlab中实现对飞机引擎噪声进行预测,并将降噪效果与LMS自适应滤波器的降噪效果进行比较.仿真结果表明,在处理低频噪声时,预测滤波器效果要优于LMS自适应滤波器.     

基于GA的ANFIS在自适应噪声消除中的应用

介绍了应用基于GA的ANFIS的自适应噪声消除的方法,阐述了基本思想和算法实现过程。神经网络采用五层的ANFIS网络结构,采用自适应GA对模糊规则前件部分的隶属函数参数进行训练,避免了原有BP算法极易陷入局部最优的缺点,可获得全局最优解,用BP算法来调节和优化具有局部性的推理规则结论部分的权值。应用结果表明了该方法的有效性,收敛速度更快、误差更小,滤波率达到了预期要求。