基于时频峰值的激光打靶数字延时信号滤波算法设计

在激光打靶数字延时信号处理中,传统滤波算法往往难以有效滤除噪声干扰,导致信号失真。针对这一问题,设计了基于时频峰值的激光打靶数字延时信号滤波算法。计算激光打靶数字延时信号的信噪比,构建激光打靶数字延时信号波形方程式,以此分析激光打靶数字延时信号波形特征。采用时频峰值估计瞬时频率,求取时频峰值估计有效信号。根据时变窗标准方差划分置信区间,确定瞬时频率可信范围,抑制噪声干扰。通过能量和尺度变换设置两个滤波处理准则,以此完成数字延时信号滤波处理。实验结果表明,所设计算法的信号幅值波动的范围是[-10 dB~8 dB],与理想范围一致,具有精准滤波处理效果。

激光引信信号处理器屏蔽与互相关组合滤波技术

针对激光引信内部高压源的干扰以及激光引信定距目标回波信号信噪比低的问题,基于激光引信信号处理器研究了屏蔽壳体与互相关滤波技术结合抗干扰方法。该方法首先对带孔的屏蔽壳体与互相关滤波算法进行设计,通过其所受到的电磁干扰可以近似模拟干扰平面波,使用不同孔、材料的屏蔽壳体与互相关组合抗干扰。使用HFSS与ModelSim仿真得到滤波结果,双孔铜制屏蔽壳体与互相关结合滤波提升信噪比约为33 dB,双孔屏蔽壳体与互相关单独滤波提升信噪比分别为23.4 dB和8.9 dB且大于其他组合。结果表明,双孔铜制屏蔽与数字滤波结合的方法可以提升激光引信信号处理器的抗干扰能力。

一种井下机械臂通信信号滤波方法

多自由度机械臂在煤矿井下作业时,其通信信号易受到脉冲、电磁干扰等外部因素的影响,降低信号传输可靠性,影响多自由度机械臂的灵活性和控制精度。为提高井下多自由度机械臂通信信号质量,提出了一种基于改进时频峰值滤波的井下机械臂通信信号滤波方法。根据机械臂通信信号的载波节点提取载波特征,基于希尔伯特变换理论提取传输周期特征。利用小波分解求解每一级小波变换系数,获取通信信号扰动频率,完成通信信号特征分类。引入相位补偿因子改进时频峰值滤波,根据比例因子和削减因子计算削减门限阈值,调整固定窗口长度,并采用改进时频峰值滤波滤除通信信号中的噪声,实现多自由度机械臂通信信号噪声抑制。以3自由度机械臂为试验对象,设置脉冲宽度为8µs、波特率为120bit/s,通信信号传输时间间隔为2ms、信号幅度为1,向通信信号加入30dB高斯白噪声。试验结果表明:经基于改进时频峰值滤波的井下机械臂通信信号滤波方法处理后的通信信号输出信噪比为94 dB,误码率基本稳定在0.6%,丢帧率均值由滤波前的2.9%降至0.8%,有效提高了多自由度机械臂通信信号质量和传输可靠性。

基于高精度北斗技术与聚合逻辑的电力系统突变信号监测系统

为避免电力设备突变信号造成的电力系统运行风险,提出了一种基于高精度北斗技术与聚合逻辑的电力系统突变信号监测系统,该系统使用信号数据采集模块的高精度北斗系统定位电力系统设备位置、采集设备原始信号数据,将其采用通信网络模块传输到信号数据处理模块,该模块根据接收到的信号数据依次完成信号滤波、聚合处理和突变信号检测,预警模块通过比较突变信号数值与设定的经验阈值向管理人员发送报警信息,并以图表等形式将监测结果呈现给用户,实现电力系统突变信号监测。算例验证结果表明,该系统具有良好的电力系统设备定位效果和原始信号去噪能力,能有效检测出电力系统突变信号,并能满足突变信号监测实时性要求。

用滤波反馈信号控制时间延迟混沌系统

利用幅频特性具有凹槽型的反馈信号控制一类时间延迟(或时滞)混沌系统,使其到达周期态.基于延迟系统的Hopf分支理论推算出系统可控性的必要条件.数值模拟及PSPICE仿真平台上的电路实验结果均很好地验证了理论分析的正确性以及该方案控制延迟混沌系统的有效性.

信号滤波和传感器特性对相关测速影响的研究

本文介绍在测量管内流动的高温烟气流速的实验中采用 FIR低通数字滤波器滤波方法可以排除干扰信号的影响的研究 ,实验结果证明 ,经过滤波处理后的信号互相关函数的图形不会出现大小相当的多个峰值 ,符合理论分析的结果 ;其次 ,本文还介绍了用热电偶和压力传感器采集的烟气温度和压力脉动信号 。

基于经验模态分解的旋转机械振动信号滤波技术研究

把经验模态分解方法引入了旋转机械振动信号滤波领域 ,详细地解释了这种方法及其算法。通过对一个带高频毛刺干扰的振动信号的经验模态分解与本征模函数的组合 ,演示了基于经验模态分解的振动信号滤波的方法。把振动信号滤波前后的波形进行了比较 。

基于倍频信号滤波的非规则图像动态特征提取

传统方法采用小波动态特征提取方法,受到梯度向量运算阈值的干扰导致特征提取困难。提出一种基于倍频信号滤波的非规则图像动态特征提取方法。采用有限元方法进行图像湍流模型建模和流场分析,采用加速度传感器采集图像的冲击脉冲信号,采集的非规则图像动态特征信号输入后作乘法运算,输出结果为两者的乘积,再经低通滤波将倍频信号滤除,留下低频输出信号,设计低通倍频信号滤波器实现对噪声的滤波抑制处理,通过比较输出响应与期望响应产生估计误差,自动调整滤波器参数,最后进行动态特征提取算法改进。仿真表明,该算法能更加准确刻画非规则图像的动态特性,对图像运转的细节特征描述更加准确,特征提取稳健性较好,性能优越。

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波、小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法．先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构．以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波．

基于LabVIEW的小波滤波及焊接电信号处理

LabVIEW语言是一种功能强大的虚拟仪器开发平台,利用它实现小波变换的Mallat算法,并运用滤波算法对小波系数进行处理,实现信号的滤波,再重构得到所需要的真实信号,从而实现LabVIEW的二次软件开发;并成功应用于焊接电流信号的滤波分析处理,得到了真实的焊接电流信号。

基于短时分形维数的信号滤波方法

本文基于分形理论中的分数维概念，结出了复杂时间序列的短时分形维数概念，提出了一种新的滤波方法即基于短时分形维数的模糊控制滤波方法。仿真结果表明，该方法滤波效果良好，可应用于复杂信号的滤波。

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 。

无线传感器网络中移动节点的后验信号滤波定位法

无线传感器网络中移动节点定位面临着高精度和实时性的要求,针对蒙特卡洛定位算法MCL的不足,提出了一种信号滤波改进算法:后验信号滤波法PSFM。通过跟踪未知节点,有效利用最新观测信号,PSFM提取前后时刻共能感知的锚节点的信号范围,并筛除仅前一时刻的锚节点信号范围的样本点,重新设置并优化滤波区域,提高了定位算法的精度。新算法还提出了运用最大似然估计法对样本信息处理,推导移动节点的位置坐标。理论分析和仿真表明新算法和传统MCL算法相比,对节点的部署密度和移动速度有较低的敏感度,表现出良好的算法稳定性。在不同的锚节点密度下定位误差减少了46%～65%,运行时间减少了26%～45%。

小波分析在光纤陀螺信号滤波中的应用研究

介绍了小波分析的理论及小波变换快速算法 ,给出了光纤陀螺漂移的数学模型 ,阐明了小波分析在陀螺信号滤波中的应用方法 ,并通过实验证明了该方法的有效性 ,为消除陀螺漂移及基座动态干扰提供了一个新的途径。

基于Morlet小波的信号滤波方法及在频率响应测试中的应用

实现了一种新的有效的基于 Morlet小波函数的时频滤波去噪方法。该方法基于 Morlet小波建立恰当的小波滤波器组 ,在时、频域对信号进行滤波 ,对于扫频激励情况下信号噪声的去除十分有效。为了检验该方法的有效性、实用性 ,采用欧洲航空界广泛采用的 GARTEUR飞机模型数据建立密频模态系统 ,进行数值仿真。仿真结果证明 ,该方法在信号去噪方面有很大的实用价值 ,在信号受很大干扰时 ,还能很好地保证具有密集模态的振动系统参数辩识的精度。

小波分析在捷联惯导陀螺信号滤波中的应用

介绍了小波变换和多分辨率分析理论。针对捷联惯导系统中光纤陀螺输出信号的特点,对其进行小波变换,去除信号中高频部分的噪声,从而抑制了陀螺的随机漂移。通过仿真实验,肯定了使用小波分析算法对陀螺输出信号进行滤波消噪处理的可行性。在实际用于捷联惯导系统中的实验结果表明,有效地提高了系统的精度。

阻抗失配条件下信号EMI滤波器的设计

在低源阻抗和高负载阻抗阻抗条件下,为增加信号EMI滤波器在中、高频段的插入损耗,参照阻抗失配时电源EMI滤波器拓扑结构选择方法,用电路设计的方法分析了滤波器元件参数及其寄生参数和源阻抗/负载阻抗对不同拓扑结构滤波器性能的影响,讨论了元件值对滤波器插入增益的影响。根据分析结果提出了适用于EMI信号滤波器拓扑结构及参数的选取原则。实验结果表明所提原则正确并达到预计的滤波效果。

数据采集系统中信号滤波分析方法的优化

针对数据采集在信号滤波分析方面存在的问题,在数据采集信号滤波分析的基础上,结合连续离散傅里叶变换(DFT)的递归过程和实时分裂基FFT算法原理,提出了一个基于DFT递归过程的信号滤波分析方法。该滤波分析方法中蝶形运算单元的模块特性对实时分裂基FFT算法进行优化,将优化后的方法应用到某柴油机数字化实验系统中,实验结果表明,优化后的方法解决了信号滤波分析中缺少实时性的问题,降低了滤波分析的计算复杂度,提高了数据采集信号滤波分析的效率。

多小波在信号滤波中的应用

本文给出了多小波在信号滤波中的应用 ,并与其它常用的小波如样条小波和 Daubeches小波作了比较。实验表明 ,用多小波进行信号滤波不仅计算量少 ,而且效果好。

利用中值相关滤波预测相干信号

在处理一些低信噪比地震资料时 ,叠前和叠后的去噪必不可少。当噪声的能量很强时 ,以线性理论为基础的信噪分离技术已经不能满足地震资料处理的要求。本文分析了目前常用的部分去噪技术的特点后 ,提出利用中值相关滤波进行信噪分离。它是在一个视倾角范围内求取一个中值序列 ,然后利用相关分析在中值序列中求一个最佳中值作为预测的相干信号 ,从而达到信噪分离。这种方法简单易行 ,适应各种强烈干扰背景资料的信噪分离 ,且对信号的保真度高 ,是一些复杂地区的低信噪比地震资料处理的一种理想方法。