P2M扩散与相干增强扩散相结合的抑制噪声方法

该文讨论保边缘的去噪问题。针对P2M扩散不能有效保持线状特征,相干增强扩散易出现虚假条纹的缺点,提出了一种P2M扩散与相干增强扩散相结合的去噪方法。首先,建立了一个P2M扩散与相干增强扩散的加权组合模型。该模型在图像边缘部分侧重于相干增强扩散,其余部分则侧重于P2M扩散。然后,针对模型中存在的参数选取问题进行了分析。从公式推导出发,得到了在边缘点百分比给定的条件下,P2M扩散参数的自适应取值方法,并从应用的角度出发,得到了相干增强扩散参数的经验取值。仿真计算结果表明,与一些常用的去噪方法相比,该方法既能有效地抑制图像噪声,又能较好地保持边缘等线状特征,同时具有较高的峰值信噪比。

高质量抑制噪声的便携式蓄电池内阻测试仪

设计了一种基于交流比例法的蓄电池内阻测试仪。在深入分析影响测试精度的噪声干扰的基础上,提出采用仪表放大器、锁定放大器和双积分AD转换器等技术措施对噪声干扰进行抑制,并进行了相关实验验证。实验结果表明,采用本文所提噪声抑制措施可有效提高微弱信号检测中的信噪比和分辨率,实现蓄电池内阻的精确测量。

不同量程信号融合抑制噪声新方法

针对高精度测量电路中采样通道和模数转换器(A/D)产生的噪声对精度的影响问题,提出了对同一信号采用多通道同时进行采样,并结合多通道数据相关叠加算法对数据进行融合来减小测量噪声的新方法.在实际测量过程中,利用A/D在不同的量程下信噪比不同的特点,采用一个固定量程的通道和一个可变量程(随着信号量值变化而变化)通道同时对信号进行采样;这样,在降低噪声的同时还可以提高信号的分辨率.实验证明,该方法能有效抑制噪声,保持测量的最高分辨率.此外该方法具有很好的实时性,适用于高速信号处理的场合.

通过耦合混沌测量系统抑制噪声

混沌系统对初值有很高的敏感性,用这种特性来测量小信号是很好的有应用前景的方法.因混沌系统对噪声也有很高的敏感性,在较强的噪声环境中,是否也能实现对小信号的测量,抑制噪声对测量系统混沌轨道的干扰是关键.可以认为将多个混沌测量电路耦合起来同时进行测量是一种可以抑制噪声的全新方法,这里对两个混沌测量系统的耦合进行了分析和数值实验,基于符号动力学理论,以及借鉴混沌同步的研究方法,数值结果表明,在合适的耦合条件下,该方法确能有效抑制噪声.

提取图像边缘过程中抑制噪声的随机启发搜索算法

常用的边缘提取方法对噪声的抑制能力不强 ,导致了大量不连续边缘的产生。文中提出了一个随机启发式搜索算法 ,它能够有效地抑制噪声 ,从而连接到连续的边缘。同时 ,介绍了随机启发式搜索算法 ;讨论了起始点的选择准则和扩展点的选择方法 ;最后介绍了终止点选择的方法。一个起始点、一个终止点和许多扩展点就形成了一个候选边缘。通过候选边缘的随机积累进行自增强 ,达到抑制噪声、提取清晰边缘的目的。文中使用加入高斯噪声的“Lena”图像作为实验图像 ,实验结果初步证明了该算法能够提取到连续。

企业输电线路抑制噪声干扰的可行性研究

在企业输电线路在线监测系统的数据采集过程中,不可避免地混入了各种噪声干扰,为了有效识别和抑制信号奇异性及白噪声,需要采用适当的滤波算法来分析原始信号,并还原其真实信号。分析输电线路监测中可能遇到的多种干扰类型,并根据当前普遍采用的抗干扰方法,设计出数学形态法与小波变换法相结合的抗干扰方法,并设计新的阈值,对该方法进行仿真分析和现场数据试验,取得较好的效果。

高分辨率机载SAR影像抑制噪声算法比较研究

SAR影像噪声抑制一直是学术界重要的研究课题,SAR影像由于其自身的成像原理不可避免地存在着斑点噪声,极大地干扰了地物信息的检测、分类和识别,影响SAR影像的解译和地物信息的判读。因此,进行噪声抑制处理具有重要的现实意义。本文介绍了四种高效的SAR影像抑制噪声的算法,针对这几种降噪算法进行了对比试验,并通过定量的评价指标来分析并验证这四种降噪算法在抑制斑点噪声的同时保持影像边缘细节的能力。结果显示:空间域均值滤波和自适应中值滤波纹理特征保持能力强,处理之后的SAR影像更清晰,而频率域滤波算法抑制噪声能力虽强但纹理特征保持能力弱,处理之后的SAR影像会丢失地物特征信息,清晰度会降低。综合分析表明,自适应中值滤波对机载SAR影像噪声抑制作用要优于其他三种滤波算法。

采取多项抑制噪声干扰措施的12W功率放大器——日本’94自制放大器竞赛参赛作品介绍

也许你正为住家附近有较强的工业干扰源,无法重放出高质量的声音而苦恼。本文向你介绍一款采取了多种抑制噪声干扰措施的功率放大器,在较强的工业干扰环境中仍能重放出高音质音乐的功率放大器。文中所提出的几种抑制噪声干扰的方法也值得发烧友在设计、制作放大器时借鉴。一。

采用支持向量回归抑制噪声的经验模态分解方法

在实际信号分解中,经验模态分解(EMD)是对噪声敏感的,往往会分离出一些虚假的本征模函数,对信号的分析产生一定影响。为了提高EMD分解的正确率,减少其出现虚假本征模函数的情况,文中提出了一种基于支持向量回归(SVR)的去噪方法。先对一次EMD分解结果进行SVR逐层滤波并且对信号进行重组,然后利用EMD方法对重组信号进行二次分解。实验表明,二次分解结果已经非常接近于理想的分解结果,不会出现虚假IMF。这种分解方法对噪声不敏感,能有效提高EMD方法对噪声的容忍度。

抑制采样白噪声干扰的PWM整流器无差拍控制

无差拍控制(DBC)是一种应用于整流器电流内环的预测控制,但该算法对系统参数敏感,当采样受到持续噪声干扰时波形畸变严重。为此,此处提出了一种基于DBC的白噪声抑制算法,实验结果表明,该算法在较大电感参数偏差下能保持稳定,在白噪声干扰下能够显著降低电流畸变率。

基于非凸约束和噪声抑制的图像增强算法

在暗视觉条件下,图像采集设备捕获的图像具有较低的能见度。Retinex模型增强方法通过操纵估计的照度,可以映射出相应的反射图像,但由于没有考虑噪声项,极易放大增强结果的噪声。针对该问题,提出了一种基于非凸约束和噪声抑制的图像增强算法。首先,定义了一个新的带有噪声项的Retinex模型;然后,基于梯度最小化的平滑滤波器构造了一种0正则约束下目标函数,以此获取照度图像;接着,在上述基础上建立了一种1正则约束下目标函数,用来从反射图像中分离噪声;最后,经过图像重构,获得最终的增强结果。实验结果表明,所提算法不仅能够提升图像的视觉效果,而且在保留图像较多信息的情况下,具备更强的噪声抑制能力。

FeCoB多层薄膜噪声抑制器的传导噪声抑制特性

通过多层化设计的方法提升噪声抑制器的性能,使用有限元仿真的方法研究层数对FeCoB多层膜噪声抑制器性能的影响,随后通过磁控溅射工艺制备了不同层数的FeCoB噪声抑制器。仿真与实验结果均表明,当层数较小时,噪声抑制器的性能随层数的增强而增强,当层数较大时性能趋于稳定。制备的FeCoB噪声抑制器(长10 mm,宽10 mm)在层数为4时传导噪声抑制性能Ploss/Pin可以达到83%,实验结果表明FeCoB多层噪声抑制器能够有效的抑制GHz频段的电磁干扰。

电子线路中的噪声抑制技术分析

阐述噪声的来源、抑制技术的特点,探讨滤波器在电子线路中的应用、地线布局和隔离器设计的优化。结果表明,滤波器、隔离器和地线布局设计是电子线路噪声抑制的方法。

高分辨率地震勘探数据的噪声抑制算法研究

近年来,随着地震勘探技术的发展,高分辨率地震勘探数据成为地震勘探的重要数据源,这些数据提供了更细致、更清晰的地下结构信息,对于提高资源勘探的精度和效率具有重要意义。然而,在地震数据处理过程中,不可避免地存在噪声,严重影响了地震数据的分辨率和准确性。因此,为获得高分辨率地震数据,噪声抑制的重要性显而易见。基于此,详细讨论各类噪声的特性,探讨当前主要噪声抑制算法,比较这些算法的性能,对提高高分辨率地震勘探数据的质量,进一步揭示地下复杂结构信息,提高地震勘探和资源勘查准确性具有重要意义。

基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声抑制法

为降低汽车发动机进/排气管道内的噪声,提高发动机的稳定性和使用寿命,提出基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声经验模态分解抑制法。分别计算了发动机排气基频噪声与多气缸进气噪声,得到了发动机进/排气的共振噪声。基于经验模态分解算法构造了发动机的噪声分量,通过计算其极大值与极小值的包络平均值,得到每一个噪声点相对于极值点的残余量,并将发动机的噪声信号分解为不同的单元分量。在噪声收敛系数以及噪声模态分解机制下,设计了发动机进排低噪声抑制算法。实验结果表明:该算法对噪声的抑制具有一定的效果;消声器数量越多,噪声的传递损失越大;在消声器的消声容积中,传递损失分别与扩张比和扩张式结构长度成正比;管道直径大于36 mm且管道长度为150 mm时,噪声抑制效果最好,而在发动机全功率运行时,需要保证管道直径小于32 mm且长度为150 mm。

过阻尼非线性系统抑制大频率噪声机理及其弱信号检测研究

文章应用四阶Runge-Kutta算法对非线性Langevin方程进行分析,研究过阻尼非线性双稳态系统抑制噪声效应机理和大频率弱信号通过非线性双稳态系统的输出特性.数值计算结果表明,在选择适当系统参数的条件下,过阻尼非线性双稳态系统对伴随大频率弱信号的噪声具有强烈的抑制作用,使得输出信号的信噪比明显提高.将该系统用于强噪声背景下的弱信号检测,达到了识别大频率弱信号的目的,具有较高的应用价值.

多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。

基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法

探地雷达(GPR)回波信号经常被各种随机噪声所干扰,引起后续目标解译的困难。近年来,模态分解方法被广泛地应用于GPR数据噪声压制,然而,现有应用基于一维信号的模态分解需要对B-scan的每一道分别进行处理,忽略了道之间的相关性。除此之外,在复杂场景下的去噪效果也有待提升。为此,文中提出了一种基于二维变分模态分解的GPR噪声自动抑制方法,可以有效识别多个二维模态及其对应的中心频率。通过应用这种自适应方法,将图像分解为不同的信号模态和噪声模态,最终以带限方式准确再现输入的B扫描图像。此外,为了进一步完善信号提取过程,采用频谱分析技术自动选择最相关的信号模态。仿真和实测数据验证表明,所提方法可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,提高后续目标检测与识别等解译工作的精度。

一种基于3×3光纤耦合器的短距离光纤频率传递的噪声抑制方法

提出了一种噪声抑制方法,设计了基于3×3光纤耦合器迈克尔逊干涉仪的频率传递系统,使用嵌入式系统进行控制,通过调整光纤长度,实时补偿由温度变化等环境因素引起的时延变化,并进行了实验验证。启用时延补偿后,实验用的30 m长传输光纤在环境温度变化21℃条件下长度变化量小于±1μm,对应时间延迟变化量小于10 fs,所传输的光梳重频信号的频率稳定度没有明显变化。本文工作有望为空间条件下的光钟信号向比对设备的传输路径噪声抑制提供有效的解决方法。