人工神经网络预滤波的自适应运动心电信号增强器

运动心电图是一种将人体对象置于非平静状态下检测到的心电信号,其特点是运动导致基线严重漂移,肌电干扰显著增加,信噪比低。介绍了一种用人工神经网络预滤波的自适应运动心电信号增强器。运用人工神经网络的非线性和自适应处理的跟踪特性有机地结合设计而成。能降低噪声,提高信噪比,有效地提取运动心电信号。

管道泄漏检测中的噪声自适应抑制

在供水管道泄漏检测中,干扰和环境噪声直接影响到泄漏检测的有效性和漏点定位的精度,因此有必要对检测信号进行噪声抑制,增强检测信号的信噪比,以保证可靠检测和准确定位。提出一种根据不同带宽信号与噪声自相关长度的差异,利用线性增强器和预测器分别自适应抑制检测信号中的窄带噪声和宽带噪声的方法。该方法不需要任何先验知识就可以自适应抑制与有用信号带宽不同的噪声,处理后数据的信噪比较处理前平均提高4 dB以上,对实际的泄漏检测信号处理后,使得定位误差平均减小0.3 m以上,并且降低了误检率。

提高发动机排气有源消声系统中次级通道辨识精度的方法与实验研究

在发动机排气自适应有源消声系统中的次级通道的辨识环节引入自适应线性增强器(ALE),通过理论分析和计算机仿真考察ALE对次级通道辨识精度及系统性能的影响,改进了次级通道辨识算法,并编制了相应的控制系统程序。在自行研制的实验台上进行了自适应离线、抖动信号自适应在线、以及使用ALE的抖动信号自适应在线3种次级通道辨识方法的对比实验,结果表明:应用改进后的辨识算法,能够减小次级通道传递函数估计的失真,提高次级通道的辨识精度,加快系统的收敛速度,并降低系统对外加抖动信号的功率要求。通过对铃木AX-100摩托车发动机排气噪声的有源消声实验表明,提出的发动机排气有源消声系统能够有效消除噪声源中的窄带成分,提高系统整体降噪效果。