声栅结构信号增强性能及其影响因素研究

对于安装在水下航行器声信号接收段的水听器阵列,在其声障板上覆盖高声阻抗材料(称为信号调节板)是一种能有效提高表面声阻抗并减少信号衰减的措施。相比传统的完全覆盖方式,声栅结构(即周期性地敷设调节板阵列)可以极大地提高接收信号增益,减小接收段的质量。为了深入理解声栅结构信号增强机理,优化声栅结构设计,研究了调节板宽度、调节板厚度、入射角以及结构宽度比等因素对声栅结构信号增强性能的影响。仿真结果表明:斜入射会改变信号比(SR)的对称分布,但不会大幅改变结构的声学性能;调节板越宽、越厚,引起的非镜面散射会更强,声栅结构的信号增强性能就越好。在实际应用中,应合理设计声栅结构几何参数以满足现实环境的多重约束以达到总体性能最优,此外适中的宽度比能获得良好的总体声学性能。

隧道消防输水管道泄漏信号增强技术研究

利用隧道消防输水管道水泵启动加压开始和结束时的水压差,提出一种泄漏信号增强技术。该技术利用振动传感器,通过监测两个水压状态下振动信号幅度差的方法实现对泄漏的监测,可在一定程度上提高泄漏信号的信噪比。通过理论推导说明了该技术的基本原理,由数值仿真对该技术的特性进行了深入分析,发现在一定条件下,该技术相较于利用恒定水压条件下振动信号的技术可将泄漏信号增强到近3倍。根据该技术的特点提出了实现算法,通过数值仿真对算法进行了论证,发现振动信号幅度差判定阈值的合理选取有助于降低对泄漏状态的漏判率以及对非泄漏状态的错判率。

信号增强网络驱动的调制识别

现有基于深度学习的调制识别在训练阶段需要大量IQ信号样本,而复杂电磁环境中很难获取大量样本,导致基于深度学习的调制识别算法泛化性能下降。针对网络泛化能力差的问题,提出了一种基于信号增强的调制识别(signal enhancement based modulation recognition,SEBMR)算法。首先,设计了捕获IQ信号全局特征的特征提取及重构模块;其次,提出了基于辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN)的IQ信号增强网络,实现了样本数量及质量的双重增强;最后,利用支持向量机算法实现了调制方式识别分类。为了实现对复杂信道下调试信号的识别,训练时采用表征全局特征的重构信号,测试时采用经历无线衰落的IQ基带信号。实验结果表明,提出的方法相比现有的基于长短期记忆(LSTM)网络、卷积神经网络(CNN)、注意力机制等识别方法,在小样本训练集、衰落信道环境下可获得更优的识别准确度。

CESM病灶-背景实质信号增强比对乳腺疾病的诊断价值

目的:探讨对比增强能谱乳腺X线摄影(contrast-enhanced spectral mammography, CESM)病灶-背景实质信号增强比(LBSER)对乳腺良恶性病变的定量诊断价值。方法:回顾性分析我院临床可疑乳腺疾病112例患者临床资料,所有患者行手术病理或组织穿刺病理活检证实,且术前均行CESM检查。分析病灶的CESM影像学表现,并采用ROI定量分析方法,测量CESM图像病灶中央区及边缘区LBSER值,包括早期增强比及延迟增强比,比较乳腺恶性组与乳腺良性组间LBSER值的差异。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析CESM及LBSER对乳腺良恶性病变的诊断效能。结果:112例患者中共117个乳腺病变,其中恶性52个(恶性组),良性65个(良性组),早期恶性病灶中央区、边缘区LBSER值明显高于良性病灶组,具有显著统计学意义(P均<0.001),延迟期恶性病灶中央区、边缘区LBSER值高于良性病灶组,具有统计学意义(P均<0.05)。CESM诊断敏感度、特异度、准确率分别为85.54%、80.00%、82.91%。以恶性病变早期中央区LBSER值的95%可信区间下限1.043作为鉴别诊断阈值,诊断敏感度、特异度、准确率分别为51.92%、86.15%、70.94%。CESM与LBSER联合诊断敏感度、特异度、准确率分别为90.38%、73.85%、81.20%。CESM、LBSER值及联合诊断鉴别乳腺良恶性病变的AUC值分别为0.833、0.690、0.821。结论:CESM检查中,乳腺恶性病变LBSER值明显高于乳腺良性病变,LBSER值可提供辅助乳腺疾病诊断信息,定量分析LBSER值数据有助于提高CESM检查鉴别乳腺良恶性病变的诊断效能。

高速折叠内插ADC数模混合电路信号增强系统

传统的电路信号增强系统中在数模转换中,转换精度较低,导致传输信号质量较低。针对上述问题,设计高速折叠内插ADC数模混合电路信号增强系统。在进行系统设计时,首先进行系统硬件设计,以确保系统的稳定性和高效性。接着进行系统软件设计,进行ADC参数测试,以确保模拟信号能够被正确地转换为数字信号。建立数模混合测试通道,以验证数字信号和模拟信号之间的传输和转换是否顺畅。优化数模转换器算法,以提高转换精度。通过增强电路信号来确保信号的稳定性。最后,系统测试证明该信号增强系统传输信号质量较高,能够稳定输出。

电力光纤通道中继电保护测试信号增强研究

现有光纤通道中继电保护测试信号增强模型存在目标设定单一、执行流程固定、信号增强效率低等问题,导致信号波动比下降,因此提出电力光纤通道中继电保护测试信号增强方法。该方法根据当前的信号增强需求,采集信号并设置信号增强原则,利用自适应方式,提高信号的实际增强效率,并构建自适应光纤通道继电保护测试信号增强模型。此外,该方法采用均衡补偿处理的方式实现信号增强。测试结果表明,所提方法的信号波动比在3.0上下浮动,证明了该方法的优越性和有效性。

大数据异步传输环境下舰船激光网络回波信号增强处理

针对信号异步传输所导致增强效果不理想问题,提出大数据异步传输环境下舰船激光网络回波信号增强处理方法。采用信号累积增强技术将舰船激光网络范围内若干个回波信号积累在一起,形成一个高强度的回波信号,增强回波信号被采集的概率,确定激光网络正常状态下的分形盒维数与实时网络连接分形盒维数的差,若差值大于阈值即可将实时网络的回波信号定义为异常信号清除掉;针对被清除的异常数据,采用贝叶斯因子分析模型恢复缺失的回波信号,并对回波信号进行去噪处理。实验结果显示,该方法异常信号漏检率与误检率均低于2%,能够彻底抑制信号内的噪声分量,较好地进行信号恢复。

时频变换下的天气雷达异常回波信号增强系统设计

为了解决干扰回波识别算法和零滞后相关系数应用方法无法精准跟踪信号,及伪信号干扰信号识别精准度的问题,提出了时频变换下的天气雷达异常回波信号增强系统设计。使用PXIe-8135 RT嵌入式控制器,控制PXI机箱与各个模块之间安全通信。设计PXIe-5645R异常回波信号收发仪,在消除正信号和负信号出现噪声的前提下,收发异常回波信号。设计增强电路,保证系统安全运行,计算C波段雷达多普勒探测频率,对信号进行增益处理,达到对伪信号衰减的目的。设计完整跟踪环,完成载波剥离。由实验结果可知,该系统捕获和跟踪结果与实际结果一致,说明该系统能够高效收发异常回波信号。

一种基于深度生成模型的ADS-B信号增强和目标识别方法

自动相关监视广播数据(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)信号在航空领域通信中占据非常重要的地位,其检测、分析对航空运输安全保障意义重大。ADS-B信号常常带有噪声或干扰,这使得直接解码的准确性受到影响。为了更好地捕捉ADS-B信号的信息提升其准确性,提出了EASTR深度学习模型。所提模型首先使用基于非因果扩张卷积和残差网络结构的方法,对原始含噪ADS-B信号进行降噪与增强;随后,经过降噪处理的信号被转换为星群图像,再利用多层感知机进行分类识别。收集了5000条来自不同飞机的ADS-B信号数据,在此数据集上将EASTR与其他同类模型进行比较。实验结果表明:不同信噪比下EASTR均在准确率上优于其他模型。通过消融实验验证了数据增强模块的效能。

基于小波变换的无线局域网通信信号增强方法

信道多径效应、传输带宽有限性等因素,可导致无线局域网通信信号中存在大量的噪声,降低了通信信号质量.为此,提出基于小波变换的无线局域网通信信号增强方法.利用小波变换算法提取网络通信信号特征,分类处理无线局域网通信信号,得到信号类别;利用噪声模型与信号类别进行对比,确定带噪信号的小波系数,将小于阈值的信号视为噪声去除;重构无线局域网通信信号,实现无线局域网通信信号的增强.实验结果表明:应用提出的算法信号信噪比得到了明显提升,信号均方误差低于最低限值,充分证实提出的算法具备可行性.

应用长短期记忆循环神经网络的弱反射信号增强方法

由于沉积环境的特殊性和复杂性,地下介质中不同反射界面的波阻抗差可能差异巨大。如果储层的有效反射信息较弱,在地震数据中极可能被强反射信息掩盖,不易被识别,影响了储层识别效果,因此亟需一种解释性处理技术突出弱反射信息。常规方法一般是先从地震数据中分离出强反射分量,再将它削弱或删除。但如果地震子波提取不准确,减去法中强反射残留会引入虚假信号。文中提出了一种“升弱降强”的新思路,通过构建幂次反射系数映射模型缩小弱反射信号与强反射信号的相对差异。首先计算测井反射系数的幂次反射系数,将弱反射系数相对增大、强反射系数相对减小,得到拟反射系数序列;再用原始反射系数序列和拟反射系数序列分别与地震子波进行褶积运算,得到合成地震记录和拟合成地震记录,生成训练样本集;然后用该样本集训练长短期记忆(LSTM)循环神经网络,建立合成地震记录与拟合成地震记录的映射关系;最后将该网络应用于地震数据,增强了地震弱反射信号。模型和实际数据应用结果表明,该方法能有效增强地层本身引起的弱反射信号,提高地震数据的储层识别能力。

基于CDAE-LMSAF的水下目标辐射信号增强

针对远距离目标(如潜艇、鱼雷等)被动定位时存在海洋环境噪声、舰艇自身噪声等影响,从而导致定位精度降低的问题,本文提出了一种基于卷积去噪自编码器和自适应最小均方误差滤波(CDAE-LMSAF)的增强方法,通过提取水下目标辐射信号和含噪信号的时频谱图特征,作为卷积去噪自编码的输入进行训练和建模,再利用自适应滤波器对神经网络增强后的音频进行优化,实现对水下目标辐射信号的增强。仿真实验结果表明,在信噪比为-5 dB时,本文方法的信噪比为17.51 dB,相比于多窗谱谱减法的1.23 dB,卷积去噪自编码器的7.21 dB,自适应最小均方误差滤波的4.12 dB,本文方法具有更高的信噪比增益。

低成本惯性传感器的信号增强与手势识别

针对低成本惯性传感器中普遍存在的严重随机误差,提出了一种三阶段信号增强策略,通过复杂网络确定性指标,首次实现了对IMU信号随机性的量化,进而利用经验模态分解、小波变换对随机误差进行有效控制。进一步,首次在IMU运动识别任务中将时频特征与复杂网络拓扑特征相结合,在不同用户运动习惯各异和IMU型号多样且成本低廉的情况下,将62种三维手势动作的识别精度提升至92.4%。此外,对比了多种机器学习与深度学习模型在手势识别任务上的精度,进一步论证了复杂网络拓扑特征在运动状态识别、时间序列分析领域的重要价值。

基于相关处理的非合作信号增强技术

面对低截获概率雷达、超视距侦察等高灵敏度接收需求,现代电子侦察设备需要完成对弱小信号的检测处理。大型侦察设备可以采用相控阵技术,通过模拟或数字波束合成来提高系统灵敏度,但是随之带来了系统大小、重量和功耗(SWaP)的急剧增加,无法满足对于SWaP要求十分苛刻的应用场合。相关处理技术作为一种信号增强手段,无需信号先验知识,十分适合非合作信号的侦察接收。文中首先分析了相关处理技术的算法原理,比较了自相关和互相关两种方法的信噪比提升性能,最后通过计算机仿真和工程实践验证了该技术的有效性。当输入信号信噪比为-7 dB时,通过互相关方法可以提高信号处理增益20 dB,说明相关处理方法在非合作信号增强接收领域具有一定意义。

基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究

时域射电领域观测活动经常产生海量的数据,而随着深度学习技术近几年来的不断发展,以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法,使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间,提高搜寻效率,同时能达到极高的预测精度。本文提出了一种像素偏移值信号增强算法,采用经ImageNet预训练、以EfficientNet-B0为骨干网络的迁移学习模型,可以直接处理来自射电望远镜的原始、高时间分辨率的数据集,不需要消色散,此方法亦可以应用于FRB侯选体的发现。实验证明,在来自FAST官方网站的数据集测试中,该模型可达到92.0%的召回率以及90.1%的精确率。经对比,本文提出的像素偏移值信号增强算法使得模型的Recall提高了45.8%,Precision提高了17.5%,Accuracy提高了26.3%,以及F1-score提高了31.1%。

信号增强型汞离子荧光蛋白探针的设计及表征

重金属离子在化工产业、汽车制造、电子行业等领域应用越来越广泛,其导致的环境污染也愈发严峻,汞离子污染成为其中典型代表。汞作为一种有毒重金属,会严重危害人类的身体健康。因此,水环境中汞离子的检测与治理至关重要。该研究通过在荧光蛋白EGFP发色团附近引入一个Hg^(2+)结合位点,成功构建了一种荧光信号增强型的Hg^(2+)全细胞生物传感器(EGFP T203C S205C),并利用荧光光谱技术对其灵敏性和选择性进行表征。研究结果表明该生物传感器能够响应微摩尔级别的Hg^(2+),并且对Hg^(2+)具有良好的选择性和较强的抗干扰能力,是一种简单、高效、成本低廉的Hg^(2+)检测方法。

雷达信号增强系统设计及开发

合成孔径雷达干涉(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术作为地质灾害变形监测的有力手段近年来逐渐被广泛应用。InSAR技术的实现离不开相干性好的地面控制点,以消除大气等环境因素和地形对干涉测量产生的误差。本文为满足InSAR技术对地面控制点的定位精度要求,调研了不同波段哨兵卫星传感器发射电磁波的特性,研究开发了雷达信号增强系统,并开展了室内测试与室外验证工作,结果表明雷达信号增强系统可增强雷达后向反射信号,从而辅助雷达影像定标、配准。

新型电力系统衰减暂态信号增强技术研究

由于传统信号增强技术的增强效果差,受到噪声影响程度大,因此研究新型电力系统衰减暂态信号增强技术。计算信号分量的初始幅值,得到衰减的程度,产生了行波信号的衰减与畸变造成的误差。采用差分算法对故障暂态信号进行滤波,将权向量等输入模型中,根据计算得到不同幅值的调整量,减少计算误差累积。运用小波变换对时频进行分析,对暂态信号的频率特征进行提取。在电力系统发生故障时,将衰减暂态信号进行小波变换得到关系矩阵,并对其进行奇异值拆分,计算最大奇异熵结果从而完成信号增强。实验结果表明,新型电力系统信号的增强效果较好,受到噪声影响的程度最小,实现了对于新型电力系统衰减暂态信号增强技术的良好应用。

无线抄表终端设备信号增强装置设计

无线抄表可以通过对电网中的电流进行测量来获取实时数据,为电力系统提供更加准确的数据支持。由于无线抄表终端设备所处环境复杂多变且受到多种因素的影响,其信号传输质量往往难以保证,有效提升无线抄表终端设备的信号传输能力成为研究的重要方向之一。针对上述问题,介绍无线抄表终端设备的基本组成及工作原理,设计无线抄表终端设备信号增强装置系统,能够有效改善无线抄表终端设备的信号传输效果,为促进无线抄表终端设备的发展做出一定的贡献。

颈脊髓MRI信号增强与脊髓型颈椎病手术指征

目的 :探讨脊髓MRI信号增强能否作为脊髓型颈椎病 (CSM)脊髓减压的指征。方法 :总结 87例轻型CSM病人保守治疗随访结果与颈脊髓T2加权信号增强 (ISI)的关系。结果 :有ISI组与无ISI组、ISI减少组与ISI无变化组治疗前、后JOA评分无明显差异 ;ISI减少、无变化或无ISI均不影响保守治疗满意率。结论 :对轻型CSM 。