匹配追踪五维插值技术在黄桥低信噪比地区的应用

下扬子黄桥地区地震资料,一方面原始记录上线性噪声能量大、频带宽,现行的去噪手段难以获得理想的衰减效果,造成叠前道集信噪比低;另一方面工区中古生界地质结构复杂,而三维地震采集变观频繁,造成地下波场难以获得充分采样。由此导致成果数据成像精度低,无法满足精细构造解释需求。采用匹配追踪傅里叶五维插值技术,一方面利用其隐式的压制随机噪声的作用和原始记录中线性噪声的方向特性,有效的消除了地震记录上线性噪声干扰;另一方面通过设计合理的重建观测系统,充分利用不同维度的地震信息,重构波场数据,获得了采样均匀、充分的地震波场,改善了叠前偏移成像输入条件。道集信噪比提高的同时,改善了网格层析速度建模拾取条件,进而提高的速度模型精度,明显改善了最终剖面的成像效果。

影响DAM中波发射机信噪比的因素分析及对策研究

主要研究了影响数字调幅(Digital Amplitude Modulation,DAM)中波发射机信噪比的主要因素和相应的对策。首先介绍了数字调幅广播的工作原理和DAM中波发射机信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的基本概念,其次重点分析了影响DAM中波发射机信噪比的主要因素,最后针对性地提出了抑制其影响的措施,以期为改进DAM中波发射机性能提供参考。

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。

AWGN信道中非恒包络信号SNR估计算法

本文提出一种利用信号自相关矩阵的奇异值分解（SVD）对加性高斯白噪声（AWGN）信道下非恒包络信号信噪比的盲估计算法,并作了详细理论分析。通过对该算法进行计算仿真,结果表明:该算法性能稳定,对MPSK、MQAM信号在实际信噪比为 l～20dB时,估计误差小于 0.5dB。

电磁超声检测信号的小波自适应阈值降噪研究

针对电磁超声检测信号中通常混有大量噪声干扰,使用小波软硬阈值降噪后信号存在震荡失真、细节丢失等问题,构造了一种新的自适应阈值函数。该自适应阈值函数处处连续且高阶可微。试验结果表明,对电磁超声检测信号进行小波自适应阈值处理,不但可以保护信号的细微特征不被消除,防止信号震荡,增强光滑性;而且还能减小均方误差和失真,提高信噪比,从而提升电磁超声检测的可靠性和准确性。

改进小波阈值去噪方法处理FBG传感信号

为了精确获得光纤布拉格光栅（FBG）传感系统的波长漂移，通过分析传统阈值和阈值函数存在的不足，提出改进阈值选取策略，并构建一种新的阈值函数处理FBG信号；小波基和分解尺度的合理选取提升小波去噪性能，本文提出确定小波基和分解尺度的方法；仿真与实验结果表明，与传统软硬阈值方法相比，本文所提方法信噪比（SNR）提升2～4dB；与本文文献所提方法相比，信噪比提高了1．5dB。满足精确解调FBG中心波长的需要。

基于波谱模拟的红外成像仪信噪比指标设置研究

信噪比(signal to noise ratio,SNR)是评价传感器性能的重要参数,是衡量传感器所获取的数字信号真实性的重要指标。SNR的高低对遥感数据能否得到有效利用具有至关重要的作用。任何传感器的指标设置都要以满足用户需求为出发点,因此有必要开展基于波谱模拟的红外成像仪SNR指标设置研究。首先运用已有地物波谱库数据,从数据模拟的角度出发,通过辐射传输模型,模拟得到入瞳辐亮度数据;然后生成并添加高斯白噪声,按照设计方给出的波谱响应函数进行波谱重采样,得到与设计传感器相同的波段;最后采用波谱特征拟合的方法,判别不同SNR条件下地物的可识别度。针对不同领域用户对地物识别的精度需求,给出相应的SNR建议,为传感器的设计提供科学合理的依据。

基于变分模态分解和独立成分分析的矿山微震信号降噪

微震信号降噪对P波、S波初至拾取、震源定位和震源机制反演等具有重要意义,为此提出一种基于变分模态分解和独立成分分析的微震信号降噪方法。采用变分模态分解将微震信号分解为特定数目的模态分量,再根据模态分量与原微震信号的相关系数剔除噪音特别大的模态分量。针对噪音与有用信号混合的模态分量,采用独立成分分析提取有用信号,再与剩余的低频模态分量相加得到VMD_ICA降噪信号。此外,采用正弦函数拟合的方法去除VMD_ICA降噪信号存在的工频噪音。信号测试表明:VMD_ICA法和VMD_ICA_Sine法降噪均能有效保留微震信号的局部特征,且其信噪比大于直接去除部分模态分量。矿山微震信号应用进一步表明:VMD_ICA法和VMD_ICA_Sine法均能提高微震信号的信噪比,有效地提高了PAI-K法P波初至拾取效果,且VMD_ICA_Sine法优于VMD_ICA法降噪效果。综上所述,VMD_ICA_Sine法能为矿山微震信号降噪提供一种较好的分析方法。

Turbo-CPM系统在窄带低信噪比条件下的性能研究

为克服窄带低信噪比系统传统接收机中解调器与译码器之间缺少信息共享的弊端,将迭代检测原理应用到连续相位调制(Turbo-CPM)系统中,提出了一种基于软输入软输出(SISO)算法的迭代检测方法,探讨了Turbo分量码结构、交织深度、迭代次数和连续相位调制(CPM)指数等主要参数对系统性能的影响,为实际应用中系统参数的选择提供了参考依据。加性高斯白噪声(AWGN)信道下的仿真结果表明:在窄带低信噪比特定条件下,基于Turbo码的八进制部分响应CPM(8M2RC)系统能够有效地改善系统的收敛性,降低地板效应出现的概率,提高系统的误比特率性能,同时兼顾了信息传输的有效性,提高了频带利用率。

一种信号参数估计的小波去噪方法

针对MUSIC算法在低信噪比(SNR)和信号到来角(DOA)间隔较近时估计性能下降的问题,提出了一种信号参数估计的小波去噪方法,并从伪二维图像去噪的角度对阵列去噪的性能进行了验证。仿真结果表明,对去噪后的信号接收矩阵应用MUSIC算法,不仅可以提高DOA估计的SNR,而且可以提高DOA间隔较近时的算法分辨率。

基于稀疏小波变换的超宽带低信噪比信号检测算法

脉冲超宽带信号是时域瞬态脉冲,功率谱密度极低,在远距离通信时,信号淹没在噪声中较难检测,对前端采样率要求较高。针对脉冲超宽带低信噪比检测问题,提出了一种在脉冲波形先验信息已知条件下,基于稀疏小波变换的低信噪比检测方法。针对超宽带信号在小波域具有稀疏分布这一特征,依据压缩传感理论,分析并仿真了稀疏基矩阵选择时域采样矩阵和小波矩阵时,信噪比对于性能的影响,提供了重构算法中迭代终止门限的选择方法。仿真实验表明,相对于稀疏基矩阵为时域采样矩阵,采用小波变换矩阵可以在较低信噪比条件下实现超宽带信号的降噪重构。

基于信号高阶统计矩分析的信噪比盲评估算法

正确地进行信噪比(SNR)评估是CDMA系统进行有效通信的基础,也是某些算法实施的基础,如功率控制、多径搜索与跟踪等。传统的方式中,往往以接收到的信号幅度(信号+噪声)的大小来判断接收信号质量,这在SNR较大的情况下是可行的,但在小信噪比条件下,由于噪声干扰严重,接收信号幅度的大小,不能反映接收信号质量水平。只有接收信号SNR的大小,才能反映接收信号的实际质量。本文提出了一种基于信号高阶统计矩分析的SNR盲评估算法,计算机仿真结果表明,该算法较其他算法有更好的适应性。

CMOS影像传感器的信噪比分析

本文使用像素密度归一化方法,对比分析了市场主流厂家生产的多系列数码相机产品中CMOS影像传感器的控噪水平。结论是:2009年尼康推出的采用瑞萨代工传感器的D3S在噪声控制方面达到了顶峰。之后的4年,CMOS控噪技术的发展似乎遇到了瓶颈,各厂商转而在提升像素密度方面大力进取。

GNSS-R信噪比信号在海面测高技术的研究综述

自全球卫星导航反射信号(GNSS-R)概念提出以来,GNSS-R被广泛应用于遥感方面.如海面测高,海面风场反演,海冰检测等多个方面.文中主要介绍了GNSS-R遥感技术在海面测高的应用和研究进展,着重介绍了基于信噪比(SNR)数据测量方法的研究进展,简述了SNR数据测量方法所涉及的理论和信号处理的办法,并根据现有的研究进展,对未来海面测高的发展方向进行展望.

低信噪比下DVB-S2信号的调制类型识别

针对在低信噪比下卫星数字化视频广播第二代标准(DVB-S2)信号的调制类型识别问题,提出一种基于信噪比(SNR)估计的识别算法。通过提取卫星信号分别采用正交相移键控(QPSK)、八进制相位键控(8PSK)、十六进制绝对相位键控(16APSK)、三十二进制绝对相位键控(32APSK)调制时的分形盒维数、幅度特征参数及四次方谱特征参数作为判别信号调制类型的特征参数,并根据上述特征参数与SNR的关系,在不同信噪比下设定不同的判决门限值,提升了算法在低信噪比情况下的识别正确率。文中给出了识别算法的判别流程以及判别门限值的选取方法。通过仿真验证表明,所提算法在信噪比大于4 dB的情况下,调制类型识别正确率可达到96%以上,实现了在低信噪比下对DVB-S2信号的调制类型识别。

基于MP算法的脑电信号去噪

针对脑电信号在采集过程中易受噪声干扰的问题,提出使用匹配追踪算法将脑电信号与噪声进行分离,进而去除噪声,并通过信噪比和相关系数对去噪效果进行检测。仿真结果表明,该方法不仅能够有效地抑制工频噪声,还可以较好地保持脑电信号的波形特征。

基于光折变效应提升啁啾脉冲信噪比的光谱扫描滤波法

基于光谱扫描滤波原理,提出了一种利用光折变效应来提高啁啾脉冲信噪比的扫描滤波方法,并进行了理论分析。针对内置光折变晶体的Fabry-Perot(F-P)标准具光谱扫描滤波装置,定量分析了其透射谱特性,详细讨论了Fabry-Perot(F-P)标准具两平板的反射率、透射谱窗口带宽、外加场的控制参数以及信号光啁啾率变化等对啁啾脉冲信噪比的提升及其滤波透射率的影响。结果表明,F-P两平板的反射率越高,则透射谱越尖锐,透射窗口越窄,滤波效果也就越好。为了得到有效的信噪比提升,一般要求其反射率大于0.99;外加场的控制和信号光啁啾率的变化对扫描滤波的影响较大,在实际工作中,应尽量保证外加场和啁啾率的精确控制,以确保信号光和滤波函数的同步匹配。针对中心波长800nm的啁啾信号脉冲,采用提出的光谱扫描滤波方法,对放大自发辐射(ASE)的随机噪声与预脉冲进行滤波,可得到近3个量级的信噪比提升效果。

极低信噪比条件下M元扩频UWB通信体制研究

提出一种M元扩频超宽带(UWB)通信方案,从频谱特性、同步方案、误码性能等方面进行了分析与论述。从频谱上看,所提方案发送信号更接近于白噪声谱,隐蔽性好、抗侦察能力强,特别适合于隐蔽通信应用;在抗噪声性能方面,与直接序列超宽带(DS-UWB)相比,能显著改善误码特性,降低误码率曲线中的归一化信噪比,并具有逼近香农容量极限的趋势。同时,充分挖掘信号隐含周期性,提出了一种基于混合伪噪声(PN)码的M元扩频UWB信号快速同步方案,以便在进行极低信噪比UWB通信时,可彻底消除信令支路对系统性能的影响,进一步提高传输效率与隐蔽性。

基于信噪比的自适应二维图像水印算法

提出了一个基于信噪比SNR的完全自适应二维水印算法,该算法应用图像压缩技术,实现了以图像作为水印信号,把原始图像分块作离散余弦变换(DCT),利用信噪比SNR确定各个子块的拉伸因子α,最后水印分量以不同的能量被嵌入到各个子块的DCT低频系数中.实验结果表明该算法具有良好的不可见性和鲁棒性.

基于GPS信噪比反演海平面高度研究

对反演所需数据的选择方法进行了研究,利用L-S谱分析方法结合GPS L2波段观测值和验潮站验潮数据对海平面高度进行反演并评定其精度。结果表明:依据站点观测环境、接收机观测卫星的天空视图以及有效反射区域反算的卫星高度角可以较好地对反演所需的数据进行选择;海平面高度反演结果与验潮仪验潮数据有较强相关性:受海面波浪急剧变化的影响,海面高度的反演精度只能达到米级、分米级。