一种新的非高斯分布噪声下的小波去噪方法

经典的小波阈值去噪方法在非高斯噪声下往往完全失效,对此提出了一种新的自适应小波信号去噪法.该方法利用最新发展的分位耦合理论,通过建立等价模型,在实施小波变换前将未知噪声信号转换为高斯噪声信号,然后再使用传统小波方法去噪.蒙特卡洛模拟试验结果显示,该方法在非高斯噪声下能极大提高信号去噪效果.     

基于小波消噪和自适应滤波的FECG提取

应用小波分析和自适应滤波消噪相结合的方法提取胎儿心电(feta electrocardiogram,FECG)信号.对样本信号对软阈值去噪和硬阈值去噪进行了对比分析,发现软阈值去噪较好.把去噪后的信号作为自适应滤波消噪的参考信号,将腹部信号作为主输入信号,构建了基于RLS自适应噪声抵消(recursive least squares adaptive noise cancellation)系统,并对其进行了样本试验.     

新型小波阈值函数的仿真及应用

提出了一种新型小波阈值函数.借助于典型信号和高斯白噪声叠加形成测试信号,对传统小波阈值函数、改进小波阈值函数及新型小波阈值函数的去噪效果进行对比仿真研究.结果表明,采用新型小波阈值函数所得到的去噪信号,其信噪比和均方差均最优.此外,将新型小波阈值函数用于滚动轴承的实际振动信号的去噪研究,从去噪信号的时域信号对比及信噪比来看,该函数具有较好的去噪效果,使信噪比得到了较大提高.     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阚值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中.首先介绍了小波阅值去噪的基本原理、阈值和阏值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阔值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数.结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理.该方法能提高信号分析的准确率.     

基于小波变换的内燃机瞬时转速信号的分析

使用非线性离散序列的小波变换 (DTWT)对同时存在高频噪声和高斯白噪声的内燃机瞬时转速信号进行去噪 .通过对此信号进行频谱分布的分析 ,用Donoho的阈值去噪法去除高斯白噪声之后 ,根据小波变换的多分辨率思想 ,提出了仅使用小波变换的尺度系数进行小波反变换来去除高频噪声 ,然后运用小波反变换来恢复内燃机瞬时转速信号的方法 .实验结果表明 ,此方法能够较精确的去除噪声 ,恢复内燃机瞬时转速信号 .     

采用循环叠加经验模态分解的去噪算法

为了检测被强噪声淹没的目标信号,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)的去噪算法.该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数(IMF)循环移位,得到功率保持不变的噪声样本函数.将多个噪声样本函数叠加后,与重构的目标信号合成新的含噪信号.进一步采用软阈值去噪的方法,达到显著削弱噪声的目的.仿真实验表明:所提的新算法能够抑制4~6 dB的高斯白噪声,但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时,其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法.该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路.     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

基于变分模态分解和奇异值分解的局部放电信号去噪方法

为有效抑制局部放电信号中的复杂噪声干扰,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解的去噪方法。首先通过泄露能量确定VMD算法中的模态分解个数,对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后基于峭度指标选择包含有用信息的分量进行信号重构,将周期性窄带干扰去除;最后采用奇异值分解去噪方法抑制信号中剩余的高斯白噪声。运用该方法对含噪局放信号进行去噪处理,并通过时变峰度法对信号初至时刻进行拾取。与传统的小波方法和经验模态分解算法进行对比,该方法能有效抑制局放信号的复杂噪声干扰,去噪后信号波形畸变较小,信号拾取精度较高。     

改进算法在混合噪声STM图像滤波中的应用

基于小波变换的高斯混合模型小波去噪方法能有效滤除高斯白噪声,中值滤波法能较好滤除脉冲噪声并保留图像边缘及细节信息。将两种方法结合起来,并采用Matlab语言进行仿真,然后对含有高斯脉冲混合噪声的STM(扫描隧道显微镜)图像进行去噪处理。实验结果表明,这种混合去噪方法能有效去除STM图像中的高斯白噪声和脉冲噪声并保留图像的边缘及细节信息,能得到更好的STM图像,其效果要优于单纯使用中值滤波或者小波去噪的效果.     

小波和小波包变换在心电信号去噪中的应用

小波（包）变换软阈值去噪方法具有非线性和自适应性,特别适合非平稳微弱的生物医学信号的去噪,而心电信号恰具有该特征。利用MIT／BIH数据库中没有噪声的胎儿心电的信号作为有用信号并混合高斯自噪声作为干扰来验证小波（包）软阈值去噪的效果。验证结果表明小波（包）软阈值算法去噪效果很好,能有效去除干扰。     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

CVD涂层硬质合金刀具的失效机理

通过系统的实验研究和理论分析,揭示了 CVD(化学气相沉积)涂层硬质合金刀具在磨损和破损状态下的不同的失效机理,并在机理分析的基础上,阐明了涂层硬质合金刀具对于切削条件的特殊适应性.     

特征关系与工艺决策

从并行工程的原理出发,提出了一个基于特征的并行 CAPP 系统.在特征建模的基础上,系统能够推理特征之间的关系,产生零件的特征向量图;利用加工知识库,通过动态规则匹配,系统可以确定特征的加工方法、加工参数及其加工顺序;通过优化确定最佳的工艺计划.