基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

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完全相干 ,在相干频率处振动信号能反映排气噪声的类周期性 .     

电动阀故障检测诊断研究

利用基于小波变换的奇异点奇异性指数(Lip指数)作为信号包络的特征识别指标,提出了一种对调制类型信号的诊断方法,并指出信号的包络分析是解决这类问题较有效的方法.同时,以某型舰用电动阀为例,对故障前后的信号作了分析计算.计算结果表明,与单纯用时域或频域的方法相比,该方法明显地提高了分析结果的精度.     

水中目标辐射噪声调制信息提取方法研究

讨论了应用小波分析从辐射噪声中提取调制信息的方法。首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解,实现调制信号与辐射噪声的分离;然后,利用小波变换提取其包络,求取功率谱得到调制信息.在此基础上,对实测辐射噪声数据进行仿真研究.结果表明,该方法用于噪声中调制信息检测是一种有效的手段.     

水下目标辐射噪声高精度仿真方法

在对水下高速运动目标实测辐射噪声数据频谱特征充分分析的基础上,基于能量聚点理论建立了一种“平台型λ水平能量聚点”辐射噪声连续谱模型.利用该模型实现了对水下目标辐射噪声的仿真.首先,对离散化的λ取值分别计算其能量聚点频率区间,然后用谐波叠加法生成频带内的时域信号,将所有频带的信号进行叠加就得到辐射噪声的时域信号,与传统的...     

基于自适应神经网络滤波的引信去噪声研究

设计了自适应神经网络噪声抵消系统,该系统不需要关于噪声信号的先验知识,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)的含噪引信信号进行滤波,仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制噪声.     

基于双谱鉴相的数字干涉仪测向技术

数字干涉仪测向体制中相位差信息的提取因受到噪声的影响,降低了其鉴相精度.根据高斯噪声双谱为0的特点,提出了一种基于双谱鉴相的数字干涉仪测向算法,对单频信号进行测向.分别从不加噪声的理想情况和存在高斯噪声的情况进行理论推导,论证了两者的一致性,并给出了信号频率和相位差信息的提取方法.与传统的频域鉴相算法相比较,仿真结果表明该算法可以有效地抑制高斯噪声,提高鉴相精度,验证了该算法的有效性.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

广义盲噪声空域分离算法

在“广义噪声”定义下,提出一种盲噪声空域分离算法.该算法不仅能够对来自空间多个未知方向的未知信号进行分离,确定其声源发生坐标,而且能够对信号实施有选择性的接收或消能阻断.因此,该算法特别适用于复杂电磁条件下的无线通信信号的分离与对拒收信号的“软隔离”,而且能够实现在“广义噪声”定义下的“软降噪”.本算法对来自多个方向的相互独立信号的分离准确率达到98％以上,所形成的反“噪声”信号能够在其作用范围内使“噪声”的能量降低50％以上.     

随机共振技术在微弱舰船轴频电场信号检测中的应用

针对在强背景噪声中检测微弱舰船轴频电场信号的问题,提出了基于随机共振技术的检测方法.首先,介绍了随机共振利用噪声增强信号能量从而提高信噪比的基本原理,并在此基础上给出了利用随机共振检测微弱周期信号的模型.然后,将低信噪比的船模轴频电场测量数据输入到检测模型并对输出信号作功率谱分析,结果表明:随机共振技术能十分有效地从复杂背景噪声中检测出微弱舰船轴频电场信号,在微弱信号处理领域相比传统方法具有很大的优势.最后,结合检测实例,初步分析了系统参数对随机共振系统输出信号频谱分布的影响,为随机共振技术的进一步工程应用打下了良好的基础.     

辐射时间和能量限制下雷达最优脉冲积累研究

为了限制雷达辐射,提高雷达的隐蔽性,研究了给定雷达辐射时间和能量限制下的雷达最优脉冲积累检测问题,提出了一种最优脉冲积累数的选择模型,分别得出了确知脉冲串相参积累、随机相位脉冲串积累、随机振幅相位脉冲串积累情况下单脉冲信噪比与最优脉冲积累数的对应关系。研究结果对给定辐射时间和能量限制下提高雷达目标检测数目及跟踪精度有一定的理论和实际意义。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

关联维数在梁式结构损伤检测中的应用

为探索有效实用的结构损伤检测方法,运用分形理论直接对结构振动信号进行关联维数分析,通过度量系统输出的奇异性来识别结构的局部损伤,提出了基于振动响应关联维数的结构损伤检测方法.简支梁损伤算例结果表明,该方法能够准确地检测出梁式结构单个和多个不同程度的损伤位置,同时关联维数指标变化值会随着损伤程度的增加而增大.与曲率模态指...     

随机共振在微弱信号检测中的数值仿真

对基于非线性双稳系统随机共振的微弱信号检测技术进行数值研究,利用随机共振机制,浸入在噪声中的微弱信号可以得到有效的放大与增强。给出了基于Runge Kutta算法的双稳系统随机共振模型的求解方法,提出了利用随机共振检测微弱非周期信号的一种新思路。数值仿真结果表明,该方法不仅可以检测出强噪声极低频的微弱周期信号,而且可以对非周期信号进行有效的检测。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

一种基于SVD的非平稳信号重叠分段降噪算法

在分析基于SVD的平稳信号降噪原理的基础上,提出了一种基于SVD的非平稳信号重叠分段降噪算法.非平稳信号通过数据分段可近似处理为多段平稳信号.为降低连续分段降噪误差,进行一定比例的重叠分段,应用基于SVD的平稳信号降噪方法对各分段信号进行降噪,相邻段之间的重叠信号经过多次降噪后求平均得到最终降噪信号.仿真结果表明,该算...     

基于移频卷积的合成孔径雷达干扰技术研究

针对合成孔径雷达(SAR)信号存在着距离和多普勒频率之间耦合的特点,提出了一种利用DRFM进行SAR雷达信号的存储,并加入多普勒频移进行脉冲叠加噪声卷积的SAR干扰新方法.通过真目标回波与滞后方向的假目标回波交叠,形成了类似于噪声的距离维压制干扰;在复制的干扰脉冲上叠加一个窄带的噪声信号,造成方位维的模糊来进行方位维干扰,达到对SAR的二维相参压制干扰效果.