P2M扩散与相干增强扩散相结合的抑制噪声方法

该文讨论保边缘的去噪问题。针对P2M扩散不能有效保持线状特征,相干增强扩散易出现虚假条纹的缺点,提出了一种P2M扩散与相干增强扩散相结合的去噪方法。首先,建立了一个P2M扩散与相干增强扩散的加权组合模型。该模型在图像边缘部分侧重于相干增强扩散,其余部分则侧重于P2M扩散。然后,针对模型中存在的参数选取问题进行了分析。从公式推导出发,得到了在边缘点百分比给定的条件下,P2M扩散参数的自适应取值方法,并从应用的角度出发,得到了相干增强扩散参数的经验取值。仿真计算结果表明,与一些常用的去噪方法相比,该方法既能有效地抑制图像噪声,又能较好地保持边缘等线状特征,同时具有较高的峰值信噪比。

高质量抑制噪声的便携式蓄电池内阻测试仪

设计了一种基于交流比例法的蓄电池内阻测试仪。在深入分析影响测试精度的噪声干扰的基础上,提出采用仪表放大器、锁定放大器和双积分AD转换器等技术措施对噪声干扰进行抑制,并进行了相关实验验证。实验结果表明,采用本文所提噪声抑制措施可有效提高微弱信号检测中的信噪比和分辨率,实现蓄电池内阻的精确测量。

不同量程信号融合抑制噪声新方法

针对高精度测量电路中采样通道和模数转换器(A/D)产生的噪声对精度的影响问题,提出了对同一信号采用多通道同时进行采样,并结合多通道数据相关叠加算法对数据进行融合来减小测量噪声的新方法.在实际测量过程中,利用A/D在不同的量程下信噪比不同的特点,采用一个固定量程的通道和一个可变量程(随着信号量值变化而变化)通道同时对信号进行采样;这样,在降低噪声的同时还可以提高信号的分辨率.实验证明,该方法能有效抑制噪声,保持测量的最高分辨率.此外该方法具有很好的实时性,适用于高速信号处理的场合.

通过耦合混沌测量系统抑制噪声

混沌系统对初值有很高的敏感性,用这种特性来测量小信号是很好的有应用前景的方法.因混沌系统对噪声也有很高的敏感性,在较强的噪声环境中,是否也能实现对小信号的测量,抑制噪声对测量系统混沌轨道的干扰是关键.可以认为将多个混沌测量电路耦合起来同时进行测量是一种可以抑制噪声的全新方法,这里对两个混沌测量系统的耦合进行了分析和数值实验,基于符号动力学理论,以及借鉴混沌同步的研究方法,数值结果表明,在合适的耦合条件下,该方法确能有效抑制噪声.

提取图像边缘过程中抑制噪声的随机启发搜索算法

常用的边缘提取方法对噪声的抑制能力不强 ,导致了大量不连续边缘的产生。文中提出了一个随机启发式搜索算法 ,它能够有效地抑制噪声 ,从而连接到连续的边缘。同时 ,介绍了随机启发式搜索算法 ;讨论了起始点的选择准则和扩展点的选择方法 ;最后介绍了终止点选择的方法。一个起始点、一个终止点和许多扩展点就形成了一个候选边缘。通过候选边缘的随机积累进行自增强 ,达到抑制噪声、提取清晰边缘的目的。文中使用加入高斯噪声的“Lena”图像作为实验图像 ,实验结果初步证明了该算法能够提取到连续。

企业输电线路抑制噪声干扰的可行性研究

在企业输电线路在线监测系统的数据采集过程中,不可避免地混入了各种噪声干扰,为了有效识别和抑制信号奇异性及白噪声,需要采用适当的滤波算法来分析原始信号,并还原其真实信号。分析输电线路监测中可能遇到的多种干扰类型,并根据当前普遍采用的抗干扰方法,设计出数学形态法与小波变换法相结合的抗干扰方法,并设计新的阈值,对该方法进行仿真分析和现场数据试验,取得较好的效果。

高分辨率机载SAR影像抑制噪声算法比较研究

SAR影像噪声抑制一直是学术界重要的研究课题,SAR影像由于其自身的成像原理不可避免地存在着斑点噪声,极大地干扰了地物信息的检测、分类和识别,影响SAR影像的解译和地物信息的判读。因此,进行噪声抑制处理具有重要的现实意义。本文介绍了四种高效的SAR影像抑制噪声的算法,针对这几种降噪算法进行了对比试验,并通过定量的评价指标来分析并验证这四种降噪算法在抑制斑点噪声的同时保持影像边缘细节的能力。结果显示:空间域均值滤波和自适应中值滤波纹理特征保持能力强,处理之后的SAR影像更清晰,而频率域滤波算法抑制噪声能力虽强但纹理特征保持能力弱,处理之后的SAR影像会丢失地物特征信息,清晰度会降低。综合分析表明,自适应中值滤波对机载SAR影像噪声抑制作用要优于其他三种滤波算法。

采取多项抑制噪声干扰措施的12W功率放大器——日本’94自制放大器竞赛参赛作品介绍

也许你正为住家附近有较强的工业干扰源,无法重放出高质量的声音而苦恼。本文向你介绍一款采取了多种抑制噪声干扰措施的功率放大器,在较强的工业干扰环境中仍能重放出高音质音乐的功率放大器。文中所提出的几种抑制噪声干扰的方法也值得发烧友在设计、制作放大器时借鉴。一。

采用支持向量回归抑制噪声的经验模态分解方法

在实际信号分解中,经验模态分解(EMD)是对噪声敏感的,往往会分离出一些虚假的本征模函数,对信号的分析产生一定影响。为了提高EMD分解的正确率,减少其出现虚假本征模函数的情况,文中提出了一种基于支持向量回归(SVR)的去噪方法。先对一次EMD分解结果进行SVR逐层滤波并且对信号进行重组,然后利用EMD方法对重组信号进行二次分解。实验表明,二次分解结果已经非常接近于理想的分解结果,不会出现虚假IMF。这种分解方法对噪声不敏感,能有效提高EMD方法对噪声的容忍度。

面向干涉包裹相位的多等级噪声抑制网络

包裹相位是激光干涉测量获取相位信息的前提,为了减小测量过程中噪声对包裹相位条纹的干扰,提高重构图像的质量,提出了一种非对称融合非局部边缘提取神经网络(Asymmetric Fusion Non-Local and Verge Extraction Neural Network,AFNVENet)。该网络在FFDNet基础上,设计了非对称融合非局部块和边缘提取模块,通过融合不同级别噪声特征及反向引导去噪过程,在有效抑制多等级噪声的同时,保留了更多的图像细节信息。选择带有乘性散斑与加性随机噪声的包裹相位数据集用于训练,通过消融实验和对比实验结果表明,AFNVENet算法对不同等级的噪声都具有更好的噪声滤除效果,当噪声标准差在[0,2.0]范围内变化时,去噪后的PSNR、SSIM和SSI均值分别达到24.88 dB,0.97和0.95。此外,通过进一步解包裹结果表明,AFNVENet去噪后的解包裹相位均方根误差均值比SCAF,NLM,KSVD和DnCNN分别减小了87%,73%,79%和36%,验证了该方法的可行性。AFNVENet方法在抑制噪声时具有较好的鲁棒性,可适用于不同干涉测量环境下多等级噪声的包裹相位信息恢复。

基于激光器RIN抑制的宽带低噪声微波光传输技术

微波光子链路中的核心器件激光器、调制器、光电探测器均为有源器件,在微波信号的电光光电转换过程中会引入额外的噪声,导致微波信号的噪声性能恶化,高的噪声系数会降低电子信息系统的灵敏度、动态范围、探测精度等关键性能指标,因此抑制噪声成为实现高性能微波光子系统的关键。文章针对当前激光器噪声较高的限制,提出采用常规分布反馈(DFB)激光器与光放大器、窄带光子滤波相组合的方式来抑制激光源噪声,实现微波光子链路的宽带低噪声。建立了微波光子链路传输模型,分析了链路性能与器件参数之间的映射关系。实测对比了采用该组合光源方案与常规微波光子链路的噪声性能,结果表明采用高功率光源结合光滤波可对激光器远端相对强度噪声(RIN)实现高的抑制,通过优化,噪声系数较常规水平可改善15dB以上。

抑制采样白噪声干扰的PWM整流器无差拍控制

无差拍控制(DBC)是一种应用于整流器电流内环的预测控制,但该算法对系统参数敏感,当采样受到持续噪声干扰时波形畸变严重。为此,此处提出了一种基于DBC的白噪声抑制算法,实验结果表明,该算法在较大电感参数偏差下能保持稳定,在白噪声干扰下能够显著降低电流畸变率。

基于轻量残差复合增强收敛神经网络的粒子场计算层析成像伪影噪声抑制

由于流场中的微粒分布状态能够充分表征场的特性,因此通过稀疏采样实现快速和高质量的粒子场成像始终是实验流体力学等领域高度期盼的.近年来,随着深度学习应用于粒子计算层析成像,如何提高神经网络的处理效率和质量,以消除稀疏采样所致的粒子层析图像伪影噪声仍然是一个挑战性课题.为解决这一问题,本文提出了一种新的抑制粒子场层析成像伪影噪声和提高网络效率的神经网络方法.该方法在设计上包含了轻量化双残差下采样图像压缩和特征识别提取、快速特征收敛的上采样图像恢复,以及基于经典计算层析成像算法的优化信噪比网络输入样本集构建.对整个成像系统的模拟分析和实验测试表明,相比于经典的U-net和Resnet50网络方法,本文提出的方法不仅在输出/输入的粒子图像信噪比、重建像的残余伪影噪声(即鬼粒子占比)和有效粒子损失比方面获得了极大的改进,而且也显著提高了网络的训练效率.这对发展基于稀疏采样的快速和高质量粒子场计算层析成像提供了一个新的有效方法.

谐振式光学陀螺噪声抑制技术研究现状(特邀)

谐振式光学陀螺仪利用光学谐振腔在时空上对光波极强的局域增强效应,有望成为兼具高精度和小体积的光学陀螺。然而,谐振式陀螺转动产生的Sagnac效应相对微弱,容易受到陀螺系统内非互易性以及互易性噪声的干扰,成为其精度提升的瓶颈。在陀螺的小型化过程中这一问题更加凸显。因此,对谐振式光学陀螺仪进行噪声抑制显得尤为重要。本文详细综述了谐振式光学陀螺中非互易性和互易性两大类噪声的原理及其抑制方法,总结了该领域近来年的研究现状及未来挑战与发展趋势,为我国谐振式光学陀螺发展提供参考。

结合光电负反馈和模式清洁器的噪声抑制系统

光场噪声的有效抑制是开展精密测量研究的基础,特别是现代量子信息科学对光场噪声提出了散粒噪声极限的要求。本工作研究了一种结合光电负反馈和模式清洁器的噪声抑制系统,在边带模型和郎之万方程的基础上,分析了噪声抑制系统输出光场的噪声谱,讨论了光电负反馈回路的透射率、反馈增益以及光学模式清洁器的腔线宽对噪声抑制水平的影响。结果表明,该系统不仅可以有效抑制高频的强度噪声,使其达到散粒噪声极限,而且能够减小特定频率处的强度噪声。此外,引入带通滤波器能进一步扩展噪声抑制的水平和带宽。研究结果为实验研究提供了直接参考和必要基础。

基于双层反对称阻尼式声子晶体的双通路宽频带噪声抑制方法研究

针对现有声子晶体模型难以在结构传播与空气传播双通路实现噪声抑制的问题,提出了一种双层反对称阻尼式声子晶体结构,以双层阻尼式声子晶体为单元抑制噪声结构传播,将迷宫型散射体反对称式排列抑制噪声空气传播,实现双通路宽频带降噪。研究基于有限元理论与力声类比法对模型的能带图、传递曲线与吸声系数进行计算,对比分析了吸声性能与传统结构的差异,并通过试验进行验证。研究发现,模型中的双层阻尼—散射体结构可将降噪带宽拓展为传统结构的3.3倍,且同体积附加质量仅为传统结构的53.3%,反对称结构可突破吸声系数瓶颈,实现高效吸声。结果表明该模型可以实现双通道宽频带范围内的噪声控制,并具有轻质化的特点,能很好地补足现有声子晶体模型在宽频带噪声控制领域的短板。

基于双探测器的光源相对强度噪声抑制方案

针对传统和现有光路抑制方案在常温条件下表现良好但在全温度范围内性能却难以保证的问题,提出了一种基于双探测器的光源相对强度噪声(RIN)抑制方案。该方案通过双探测器分别检测经不同路径的光信号,并在电路中将这2路信号同步后相减,以消除RIN,从而提高光纤陀螺的精度。同时,还探究了不同调制深度对陀螺输出的影响及未来对该方案的改进思路。实验结果表明:在调制深度为3π/4并且配合双探测器的RIN抑制措施的情况下,该方案能有效提高光纤陀螺的精度,并满足全温条件下的使用要求。

基于非凸约束和噪声抑制的图像增强算法

在暗视觉条件下,图像采集设备捕获的图像具有较低的能见度。Retinex模型增强方法通过操纵估计的照度,可以映射出相应的反射图像,但由于没有考虑噪声项,极易放大增强结果的噪声。针对该问题,提出了一种基于非凸约束和噪声抑制的图像增强算法。首先,定义了一个新的带有噪声项的Retinex模型;然后,基于梯度最小化的平滑滤波器构造了一种0正则约束下目标函数,以此获取照度图像;接着,在上述基础上建立了一种1正则约束下目标函数,用来从反射图像中分离噪声;最后,经过图像重构,获得最终的增强结果。实验结果表明,所提算法不仅能够提升图像的视觉效果,而且在保留图像较多信息的情况下,具备更强的噪声抑制能力。

模糊PID控制在倒立摆稳摆中的噪声抑制分析

针对普通PID控制在倒立摆稳摆中不能有效抑制干扰噪声的问题,通过模糊控制算法对PID参量整定进行在线实时调整。在完成模糊PID控制器的设计应用后对倒立稳摆中的噪声抑制效果进行分析,并对影响控制效果的隶属函数选取进行探讨。结果表明:模糊PID参数整定能起到噪声抑制效果,且模糊算法使用方便,适应性强。