边坡安全监测GPS-RTK信号的降噪算法研究

全球定位系统实时动态差分技术(global positioning system-real time kinematic, GPS-RTK)是解决路基边坡安全监测问题的重要手段,但GPS-RTK信号易受到多路径误差和共模误差的影响。基于小波变换(wavelet transform, WT)和主成分分析(principal component analysis, PCA)分别可以有效去除多路径误差和共模误差,提出WT-PCA算法去除信号误差。首先设置仿真信号,通过参数调优进一步提高单一算法的降噪效果。其次提出组合算法WT-PCA改进单一算法的缺陷,并与其他组合算法进行对比分析。最后,对十天高速路基边坡的GPS-RTK监测数据进行实例分析。结果表明,WT-PCA算法的信噪比和均方根误差较于WT-VMD优于66%和50%左右,算法可以有效地消除GPS-RTK信号的多路径误差和共模误差影响。提高边坡位移监测信号处理精度,进一步评估边坡结构形变及安全状态。

基于新型组合算法的语音降噪系统

在研究VSLMS和子空间降噪原理的基础上,分析了两种算法的优缺点,提出了一种组合降噪算法,并进行了硬件实现。组合降噪算法试图寻找一个语音信号的分解点,利用子空间算法分离出带噪信号,作为自适应算法的输入,最后由VSLMS算法对带噪信号进行增强处理。硬件实现在该组合降噪算法的基础上,利用SOPC技术在FPGA芯片中搭建嵌入式语音降噪系统。实验结果表明,该方法能够优于传统降噪算法,使用硬件结构加快了算法的收敛速度。