基于FMCW雷达的非接触式心率估计方法

基于FMCW雷达的非接触式心率估计方法具有舒适、便利等优势。由于噪声和呼吸谐波的干扰,现有方法的准确率仍存在一定局限。针对上述问题,提出了一种心率估计方法。在相位分析的基础上,对相位信号进行相位差分运算,以增强心跳信号,再通过改进的小波阈值去噪方法进行去噪处理,消除噪声干扰。在频率估计时,本文通过海明窗函数对心跳信号进行处理,再用多信号分类算法进行频率估计,可以解决信号截获造成的频谱泄漏问题,并提高多信号分类算法的分辨率和稳定性,从而降低呼吸谐波及噪声对心率估计的影响,获得准确的心率值。仿真结果表明,本方法提高了心率估计的准确性。

小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用

针对调频连续波(FMCW)雷达回波信号中存在噪声的问题,采用小波阈值法进行去噪。详细讨论了小波阈值去噪过程中各参数的选取原则,构造了一种优于典型阈值函数(如:软、硬阈值函数,软硬阈值改良折衷法和半软阈值函数)的新阈值函数。利用典型阈值函数和构造的阈值函数,对实际雷达回波信号进行处理,证明了构造的阈值函数去噪效果更佳。

一种FMCW雷达信号的小波阈值函数去噪法

针对调频连续波雷达信号处理中噪声的影响,给出一种改进的小波阈值函数法。差频信号的小波阈值去噪中,首先确定小波基,选择分解层数,对信号进行分解,之后采用改进的小波阈值函数法,并利用通用阈值完成阈值量化处理,最后重构信号。采用改进的小波阈值函数法对差频信号去噪仿真,验证了相比传统的软阈值、硬阈值以及已有的一些改进阈值函数法,信噪比有一定的提高。

基于MATLAB小波分析的软地基加固探地雷达检测处理方法

从小波分解出发 ,利用多尺度分解对探地雷达波进行分析 ,并基于 MATL AB的小波分析对深圳市公安局某工地强夯土石墩地基的检测结果进行处理 。

改进小波包分析在雷达图像消噪中的应用

针对VDR雷达图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰,不利于对图像进行分析、观察和压缩的问题,提出采用改进小波包分析算法进行图像消噪处理,小波包分析具有比小波更精确的局部分析能力,但由于小波包分解的隔点采样会产生严重的频带混叠现象,文中对小波包分析算法进行改进,利用信号的频移特性,将信号进行移频处理,消除频带混叠现象,达到高质量去噪的目的;通过VDR雷达图像消噪实验证明,上述改进算法好于小波包消噪方法,更优于小波消噪方法,具有更为广泛的应用价值。

雷达辐射源信号小波变换特征提取方法

在小波域滤波算法的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效地提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验分析表明:提取的样本特征在0dB下具有很好的抗噪性和可聚类性,方法是有效的。该方法能够简化分类器的设计,有利于工程应用。

雷达辐射源信号聚类分选算法

基于脉内特征参数的聚类是实现雷达辐射源信号分选的一种重要途径。本文在小波域滤波算法的基础上提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和聚类分选方法,将小波变换后的低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵作为分选的脉内特征向量,并引入灰关联测度来衡量脉内特征样本之间的相似程度,实现雷达辐射源信号的聚类分选。通过对10种不同雷达辐射源信号的仿真实验分析表明:提取的样本特征在低信噪比(0dB)下具有很好的抗噪性。同时与FCM聚类相比,基于灰关联测度的层次聚类算法具有更高的分类正确率。

汽车防撞毫米波雷达信号小波变换处理分析

近年来针对驾驶安全性的迫切需要,汽车防撞雷达系统得到了深入研究和广泛应用.文中针对采用毫米波雷达技术的汽车防撞雷达系统,提出了利用小波分析技术对雷达中频信号进行处理的方法.小波技术的应用可以方便地对雷达中频信号按照频率的不同进行分解,有助于多目标环境下的识别,能有效地将由于道路、路边栅栏、树木和楼宇的影响而导致的干扰虚警信号滤除.

小波变换在雷达物位计信号处理中的应用

雷达物位计信号处理的关键是去除噪声,提取有用信息。通过研究调频连续波FMCW雷达物位计工作原理及信号处理的基本算法,对比传统的采用傅里叶变换进行信号处理的方法,提出了采用小波变换来去除回波的干扰信号。实际应用结果表明,小波分析可以有效地应用于分析物位计回波信号,为提高测量精度等后续工作的开展提供稳定数据。

舰载机着舰引导雷达标校数据去噪方法研究

舰载机着舰引导雷达要求精度高,必须定期进行标校。其标校数据中不仅含有多种雷达误差数据还包含多种噪声,且有些误差数据与噪声在频率上接近,普通的滤波算法不适合于着舰引导雷达标校数据去噪。研究了雷达标校数据的特点,提出了一种改进的EMD联合小波分解的去噪方法,根据标校数据特性改进了高低频分量判别函数和小波阈值函数。先对数据进行经验模态分解,再对分解后得到的高频分量进行小波阈值去噪,合并低频分量和去噪后的高频分量得到最终的去噪数据。仿真结果表明,该方法在保护了雷达误差数据的前提下,有效地去除了标校数据中的噪声。

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。

基于小波变换的舰船雷达图像去噪方法研究

在舰载雷达系统中,集成了非常复杂的信号处理算法和降噪算法,通过软硬件的配合,舰载雷达能够具备非常高效的图像识别能力。但在电子对抗战争中,普通的去噪算法并不能满足雷达图像去噪的性能要求,本文基于舰船雷达的实际工作需求,结合小波变换算法,从本质上对雷达的通信数据和图像数据进行优化,并建立雷达图像去噪模型,通过样本采样和模式学习,该小波去噪算法能够显著降低雷达信号中的背景噪声,大大提高了图像信号的识别能力。

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明:提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。

结合小波分析和变分原理的雷达图像去噪模型

针对雷达侦察图像受乘性噪声的干扰而严重影响后期的图像处理问题,提出一种结合小波分析和变分原理的图像去噪模型。该模型首先利用bior3.7小波将雷达侦察图像分解为一个低频子带和三个高频子带,然后用小波软阈值法滤除低频噪声,用改进的全变分模型滤除高频噪声,最后通过小波逆变换得到去噪后的图像。其中,改进的全变分模型是通过将原有全变分模型中的扩散系数和保真项系数进行改进后得到的。MATLAB仿真结果表明,提出的去噪模型和传统的去噪方法相比,峰值信噪比平均提高了近1.2d B,并且在有效去噪的同时很好地保留了雷达侦察图像的边缘信息。

基于聚类算法的SAR图像去噪

遥感图像的用途非常广泛,而合成孔径雷达图像是遥感图像中重要的一种,人们能从中提供更多的有用信息,但其固有的相干斑给人们对其信息的提取带来了困难,去除相干斑成为SAR图像信息提取中最重要的一步。在此介绍了以模糊C均值聚类算法为基础,同时结合小波变换,对SAR图像进行去噪。并将实验结果与已有的SAR图像去噪方法进行实验、比较和分析。结果表明,模糊C均值聚类和小波变换的所结合的方法,在SAR图像去除斑噪的领域中,成为一种有效且吸引人的算法。

基于多尺度几何变换的导航雷达图象去噪仿真

导航雷达在采集、传输和显示过程中,由于多种因素的影响导致最终形成的图像中含有大量的噪声,影响了使用者对导航信息的分析和应用。传统的雷达图像去噪算法大多采用小波变换,但这种方法存在边缘模糊等问题。为了去除导航图像的噪声并解决小波变换中存在的边缘模糊问题,本文提出用基于多尺度几何变换的图像去噪方法对导航雷达图像进行处理,并利用基于多尺度几何变换的方法(包括基于Curvelet系数维纳滤波去噪方法和基于Contourlet域去噪方法)和基于小波变换的BayesShrink方法分别对含有模拟杂波和噪声的导航雷达图像进行仿真实验。实验结果表明:与基于小波变换的图像去噪方法相比,基于多尺度几何变换去噪方法能够更加有效去除雷达杂波和噪声。

地质雷达数据处理新方法研究

为了改善探地雷达的目标识别能力和分辨率,对雷达检测数据采用有向小波降噪、速度提取和偏移处理的方法,模型计算和实际工程测试表明,这些方法能够提高探地雷达的目标识别和分辨能力,可以应用于地质雷达数据的后期处理,扩展探地雷达在工程领域的实际应用范围。

基于小波变换的SAR图像处理研究

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率有源成像雷达,它以具有一定高度的飞行平台为载体,通过发射机主动发射电磁波并接受目标反射的电磁回波生成二维高分辨率图像,但生成的图像除了易受到相干斑的影响之外,往往包含大量的背景杂波。由于小波变换具有低熵性、基函数选择灵活及多分辨率等特性,因此小波变换能对二维信号杂波产生较好的抑制作用,若将小波变换应用于SAR图像处理将会显著改善成像质量。

基于双阈值小波变换在雷达测试数据处理中的应用

针对雷达测试数据中存在大量噪声和野值的问题,分析了雷达测试数据噪声、野值产生的原因及其在小波域上的特性,根据此特性提出基于显著检验水平的准则野值判别方法和小波阈值消噪的新双阈值函数.利用此双阈值对数据小波变换细节分量进行处理,然后重建原数据,从而达到消噪、去野值的目的.与小波默认阈值消噪相比,此方法对野值的剔除效果显著,消噪后的信噪比有较大提高.

小波变换在雷达信号处理中的应用

随着小波理论的发展,小波变换的应用越来越广泛,文中结合雷达信号处理的主要技术,将小波变换应用在雷达信号处理中,重点研究了小波变换在雷达信号噪声处理方面的应用。研究表明:在传统的雷达信号处理中,运用小波变换可有效对雷达信号噪声进行抑制,在雷达信号中实现小波去噪。