基于相位差分的Kay法SNR阈值分析及改进

基于相位差分的Kay法在单个复正弦信号频率估计方面有良好的统计性能,但在实际应用中存在明显的SNR阈值。本文分析讨论了Kay法的SNR阈值及形成的原因,提出了几种有效降低SNR阈值的方法,包括:滤波器法、频率粗估计法、滤波器组法等。这些方法的优点在于降低SNR阈值的同时增加的计算量不大。计算机仿真验证了方法的有效性。

基于改进小波阈值的数据采集系统降噪研究

在数据采集过程中,噪声和干扰的存在严重影响了数据的准确性。为了获得质量较高的数据,减少噪声的影响,该文提出一种基于遗传算法的小波阈值函数去噪方法,并设计以FPGA为主控的数据采集系统进行了多次实验。实验结果表明,经改进算法处理过的数据信噪比达到了芯片手册中所规定的典型值大小。同时,相比传统的阈值函数去噪方法,将新算法应用于采集到的数据,其信噪比提高了7.0248 dB,均方根误差降低了0.1675,表现出了较好的去噪性能,具有较高的工程应用价值。

红外点目标双门限检测方法研究

检测概率、虚警概率和信噪比是红外点目标检测系统的3个核心指标,本文在恒虚警检测准则下,分析了红外点目标单帧检测(单一门限检测)的检测概率、虚警概率和信噪比三者之间的关系。重点分析计算了采用多帧累积检测的双门限检测方法时,第二门限的选取策略,实现了在不提高对系统信噪比要求的前提下,提高检测概率、降低虚警概率的目的,解决了威胁度大、误报和漏报代价高的高价值目标的检测问题。

New Wavelet Thresholding Algorithm in Dropping Ambient Noise from Underwater Acoustic Signals

Underwater Wireless Communication, largely dependent on the acoustic communication between the machines, is largely affected by various types of noise in the shallow and deep water. However ambient noise which is due to multiple sources (e.g. shipping, wind) and no one source dominates. Ambient noise masks the acoustic signal to a large extent. Hence today it has drawn the attention of the experts to reduce its effect on the received signal. This paper discusses ambient noise problem and devises a new wavelet thresholding method to reduce its effect. Afterwards a comparative study on statistical parameters is shown to prove the efficiency of the devised method.

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。

基于改进小波阈值的植物电信号降噪方法

多尺度分析方法对于小波分析参数选取与设计具有很强的依赖性,针对初步采集得到的植物电信号特点,提出一种小波阈值计算和选取方法,该方法融入了小波分解层数和调节因子,通过对小波阈值方法进行改进实现更加合理的植物电信号分解和降噪预处理。结果表明,该方法在植物电信号降噪效果方面获得了较好表现,同时根据信噪比(SNR)以及均方误差(MSE)计算结果,该方法进行降噪效果更为理想,能够满足信号分析需求。

基于改进阈值函数的云纹图像降噪算法研究

云纹图像的质量直接影响光栅投影技术的三维重建精度,在实际测量中,由于不可避免的光照等外界因素,成像过程中会受到噪声干扰。为有效解决这一问题,对比分析了几种常见的去噪方法,最终提出一种改进的阈值函数用于云纹图像的去噪。通过设定合适的调整参数,选择一个固定的阈值,并加入两个调节因子,使原始小波系数的恒定偏移减小,改善了重构后的图像质量。改进后的阈值函数包含图像的局部均值和标准差信息,能够更好地适应光学环境下的噪声特性,在阈值处更具连续性和灵活性。实验表明,相较于传统的云纹图像降噪方法,改进的算法具有更好的去噪效果和更高的信噪比,重建结果的测量误差不超过0.04 mm,三维测量精度得到显著提升。

无线传感器网络链路通信质量测量研究

首先分析了传统链路测量方法所存在的问题,提出了均值RSSI(接收信号强度显示)、均值LQI(链路质量显示)测量法,通过测量及计算RSSI、LQI的均值,可以较为准确地获得链路通信质量信息;其次构建了发送功率改变、硬件校准改变、周围环境改变和并发干扰等实验案例,分析了均值RSSI、均值LQI在上述案例下的测量性能,定义了链路测量灵敏度,计算了均值RSSI、均值LQI的灵敏度值,对RSSI及LQI用于链路通信质量测量和性能评估做出了全面的权衡。

基于改进MSR滤波算法的X光图像增强

工业中用于无损检测的X光图像存在信噪比低、清晰度差、对比度低等缺点。为改善X光图像质量,提出一种改进的多尺度Retinex滤波(MSR)算法。将原始图像进行小波分解,在低频子带上进行MSR滤波,在高频子带上进行阈值滤波,实现图像重构。实验结果表明,改进MSR算法能同时达到图像增强和去噪的效果。

基于提升小波的改进半软阈值降噪方法

针对小波变换下的传统阈值降噪方法的缺点,提出了一种基于提升小波变换的改进半软阈值方法,通过提升小波变换对含噪声信号进行分解降噪,并利用改进的半软阈值方法对分解过程中的高频信号进行阈值降噪处理。对提升小波变换下的传统阈值和改进半软阈值方法的仿真试验进行比较,证明了后者在信号降噪时,相比传统的阈值方法能够获得更高的信噪比增益,且运算速度较快,更适合于实际应用。

两信号源的相关性对MUSIC算法分辨性能的影响

平均信噪比分辨门限是特征结构算法分辨性能的一种度量,本文给出了含有两信号源相关性的MUSIC算法的平均信噪比分辨门限表达式.模拟结果表明,当两信号源正相关时,MUSIC算法分辨性能会下降;当负相关时,在一定条件下,MUSIC算法分辨性能会提高.本文也讨论了当两信号源的功率差异、方向夹角、阵元数和采样的快拍数变化时,相关性对算法分辨性能的影响的变化规律.

基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。

115～180nm远紫外临边成像光谱仪信噪比分析与验证

115～180nm远紫外临边成像光谱仪原理样机是针对电离层探测而开发的预研空间光谱仪器。由于远紫外波段的特殊性,仪器所能接收到的信号非常微弱,因此灵敏度和信噪比就成为了衡量性能的重要指标。该文根据信号统计检测理论,在阈值理论的基础上,提出了计算这种仪器的灵敏度和信噪比的方法。首先分析了接收信号和系统噪声的概率分布,然后引入探测概率和虚警概率因子,从而推导出仪器的灵敏度与信噪比的计算表达式。根据灵敏度计算和电离层中探测粒子辐射波长的亮度范围,可知仪器的灵敏度能够满足探测需求。之后对仪器的信噪比进行了理论计算,并建立了相关的实验系统进行验证,结果表明,由该方法计算出的结果和实验结果之间的误差在允许范围内,因此是合理的。

声时测量精度的主要影响因素分析

针对声时测量精度提高的瓶颈问题,从信号处理的角度,分析了时差法液体超声波流量计中影响声时测量精度的两个主要因素,推导了理论公式,并给出了仿真结果。首先从单声道时差式超声波流量计测量模型出发,介绍了该模型成立的条件,测量原理和其声时测量中存在的问题,然后分析了(1)在高斯白噪声模型下,声时测量误差与系统信噪比的关系;(2)采用过零检测和信号阈值法判定信号到达时刻时,阈值对声时测量误差的影响,并分别给出了声时测量误差与信噪比和检测阈值的关系图。

果蝇优化小波阈值超声检测信号去噪

由于材料结构的复杂性,超声检测回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法中小波阈值难确定的问题,结合小波良好时频特性和果蝇的全局优化能力,提出基于果蝇算法(FOA)优化小波阈值函数的超声检测信号去噪方法。对原始信号叠加5d B高斯白噪声,通过测试最大信噪比改善量获得最佳小波基和分解层数,采用sym5小波对超声检测信号进行6层分解后,利用果蝇算法对小波阈值进行参数优化,对比传统4种阈值确定方法,提高小波阈值的精度。验证结果表明:该方法对超声检测信号去噪后信噪比、均方根误差和相关性等参数具有满意的效果,去噪效果明显。

基于能量的神经元动作电位检测实验研究

动作电位检测是大脑神经信息处理的前提,大量噪声的存在使得精确检测动作电位活动面临困难。本文基于时域能量算子和频域能量算子,实现了两种胞外记录时低信噪比信号的动作电位提取方法。实验结果表明,在无噪声和高信噪比背景下,基于能量的方法与传统的阈值方法都能获得较好的检测效果;而当将信号中引入高斯噪声后,基于能量方法的检测结果明显优于传统的阈值方法,表明基于能量的方法在高噪声环境下具有较好的检测效果;实验也表明两种基于能量的检测方法各有优势,时域方法具有较低的误检率,而频域方法具有较高的检出率。

小波阈值去噪函数的改进方法分析

小波阈值去噪是一种简洁有效的去噪方法,传统阈值去噪法包括软、硬阈值法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些有待改进的地方。为此,介绍了3种国内外有代表性的小波阈值函数改进方法,并在传统阈值函数的基础上提出了一种新的双变量阈值函数。对局部放电仿真信号进行的去噪分析结果显示,改进阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上要优于传统的软、硬阈值函数,其中新的双变量阈值函数在4种改进阈值函数中具有最优的去噪性能。

基于时变PLC信道的需求响应AMC策略

目前智能电网供需互动业务受限于需求侧信息通信水平,针对问题,设计了一种基于需求响应（DR）业务等级及信道信噪比（SNR）等级的自适应编码调制（AMC）策略。首先研究分析现有的理论基础,包括需求响应业务模型、电力线信道模型及自适应编码调制技术等。然后根据不同传输模式在不同信噪比下的传输时延、误码率的仿真结果得出应用于传输模式切换的信噪比临界值,结合不同等级的需求响应业务通信需求差异,设计基于动态临界值的自适应编码调制策略,旨在为每类需求响应业务量身定做匹配最佳的编码调制传输方式。最后通过搭建MATLAB仿真通信系统平台,分析并验证自适应编码调制策略相对于以往多种传输模式在通信性能方面的优越性。

基于权值自适应优化的协作频谱认知算法

提出一种基于权值自适应优化的协作频谱认知算法。根据各协作认知节点的信噪比分配合适的权值向量,反映对检测统计量的贡献大小。基于最小均方误差原则,权值向量可根据实际的各节点信噪比向量进行自适应优化,从而提高认知网络中存在低信噪比节点时的检测性能。仿真结果表明,与传统协作算法相比,该算法无论在节点高信噪比或低信噪比条件下均有更优的检测性能,且收敛速度较快。

基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上[3],用一种改进的阈值函数和自适应阈值选取算法相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。该方法能自动跟踪噪声,不同尺度自适应采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高信噪比。仿真实验和地震资料处理结果表明,该方法去噪效果明显,可在各类消除随机噪声的信号处理中发挥作用。