基于小波分析的光纤陀螺信号处理

在分析光纤陀螺的噪声特性的基础上,研究光纤陀螺信号滤波的方法,采用基于S te in无偏似然估计原理,对光纤陀螺信号进行小波阈值除噪,从而达到抑制光纤陀螺中存在的1/fr噪声和白噪声的目的。实验结果表明,小波滤波的方法对于抑制光纤陀螺中的噪声,提高信噪比具有良好的效果。

一种有效去除测量噪声的新方法

本文利用信号与测量噪声在小波分析中不同尺度上的传播特性,研究了小波技术在涡流无损检测信号除噪中的应用.分析了传统的去除测量噪声的两种小波方法,Mallat多尺度边缘检测方法和阈值方法,针对两种方法的不足,作者提出了一种新方法,结果表明,此方法能有效地去除测量噪声.

基于数据驱动的数据故障诊断模型

针对交通和桥梁监测的数据诊断过程中,噪声掩盖了部分故障信息以及故障信息分布的多尺度性,提出了一种基于数据驱动的数据故障诊断模型。以故障检测为目的,加入了一种改进的小波阈值除噪方法,去除大部分随机高频噪声,提高了数据置信度;将重构信号进行了多尺度小波包分解,结合小波包能量分析法和主元分析法完成了故障检测与故障分离。模型实际应用于桥梁挠度监测数据故障诊断,结果表明,该模型可以减小错报率和漏报率,抗噪能力更强。

基于改进MSPCA的交通检测器故障诊断模型

针对交通检测器故障诊断过程中,噪声掩盖了部分故障信息以及故障信息分布的多尺度性,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)模型。模型首先将交通检测器数据进行分段处理,再加入改进的小波阈值除噪,对滤除噪声后的小波系数进行主元分析,最后利用二维贡献图完成故障的定位。模型应用于线圈检测器的故障诊断实验,与MSPCA及自适应主元分析相比,该模型减小了误报率和漏报率,准确率更高,抗噪能力更强。

Application of Image Fusion Methods to Cell Imaging Processing

Aim To fuse the fluorescence image and transmission image of a cell into a single image containing more information than any of the individual image. Methods Image fusion technology was applied to biological cell imaging processing. It could match the images and improve the confidence and spatial resolution of the images. Using two algorithms, double thresholds algorithm and denoising algorithm based on wavelet transform,the fluorescence image and transmission image of a Cell were merged into a composite image. Results and Conclusion The position of fluorescence and the structure of cell can be displyed in the composite image. The signal-to-noise ratio of the exultant image is improved to a large extent. The algorithms are not only useful to investigate the fluorescence and transmission images, but also suitable to observing two or more fluoascent label proes in a single cell.