改进小波空域相关滤波的脉冲星微弱信号降噪

脉冲星信号具有极低信噪比,传统降噪算法难以在抑制噪声的同时保留微脉冲等细节信息。为此,提出一种基于改进小波空域相关滤波的脉冲星极弱信号降噪算法。从小波阈值和空域相关算法在极弱信号降噪中的缺陷出发,以保留细节信息和提高信噪比为目标,结合脉冲星辐射信号的严格周期性、相邻周期间的相关性、极低信噪比和窗口辐射等特性,改进了小波空域相关滤波算法。采用Parks射电天文台和罗希(Rossi)X射线时变探测器的脉冲星观测数据进行实验。结果表明,改进小波空域相关滤波算法可以保留更多微脉冲等细节信息,在提高信号的信噪比方面优于现有算法。

改进的小波空域相关滤波算法

针对小波空域相关滤波算法存在不同尺度下小波系数偏移引起的相关性减弱和低尺度小波系数受噪声影响较大等问题,提出了改进的小波空域相关滤波算法。理论推导了小波系数在各分解层间的相对偏移量,并提出了移位相关算法。考虑到分解层数越高,信号的小波系数相关性越强,且信号小波系数在分解过程中存在发散现象,提出了高层处理向低层处理提供约束的逆序处理方法。根据统计原理对最高层小波系数进行了阈值滤波。最后以Blocks信号和Heavy Sine信号为例,对比了所提改进算法与传统小波空域相关滤波算法及两种已有改进算法的性能,并将滤波算法应用于某同步卫星的群时延估计中。蒙特卡罗仿真和实测数据处理结果表明本文所提改进算法的降噪效果更好。

小波空域相关ICA跳频信号盲分离算法

提出了一种小波变换空域相关的信息极大化独立分量分析(ICA)超分离方法,并将其应用于多跳频信号的盲分离和参数估计中。理论分析及仿真结果表明,空域相关的ICA方法相对传统的ICA方法可较好地用于多跳频混合信号的分离与参数估计,且具有更快的收敛速度、无需多导信号即可求出解混矩阵、抗噪能力强等优点。

改进阈值的小波空域相关去噪法在荧光信号处理中的应用

为了去除荧光免疫层析检测中荧光信号的噪声,保留信号的细节信息,提出一种改进阈值的小波空域相关去噪算法。该算法将基于小波变换的空域相关去噪法和软阈值去噪法相结合,根据小波系数相关性的不同和平滑消去阈值法的思想,改进了软阈值去噪法的阈值变量和阈值函数。结果表明,该方法突出了信号边缘,能够有效地去除荧光信号的噪声,去噪后的信号光滑连续,且保留了信号峰的相关细节信息。

基于空域相关去噪法在电机故障信号上的应用研究

近年来以新兴的Hilbert-Huang变换(HHT)为核心的衍生技术已经应用到了各个工程领域,特别在做信号特征提取方面颇显优势。然而,HHT也有其自身的不足,这为其今后的发展设立了障碍。为了使其应用领域更为广阔,不少学者对HHT的缺陷进行了深入研究。本文提出了利用滤波稳定性较好的小波空域相关法对电机故障信号进行去噪处理,这样可以较好地保留故障信号中的边缘信息,以此来削弱噪声对EMD分解质量的影响,最后求解基本模态分量的包络谱,试验结果证明了该方法的可行性。

颤振试飞信号分析软件的设计与实现

为了充分利用宝贵的颤振飞行试验数据,从数据滤波技术和模态参数辨识技术两方面出发,对颤振试飞数据处理技术进行研究,并开发相关信号分析软件。通过颤振试飞数据分析,证明该软件能够很好地刻画真实信号,有效进行模态参数辨识,满足数据处理需求。