基于小波滤波的信号处理方法

在信号处理中,噪声的存在往往影响分析的准确度,小波变换多分辨分析的特性使得它成为一种很好的滤噪方法.本文通过分析小波滤波的思想、计算过程以及幅频特性等问题,从而达到小波滤波的目的,并通过仿真来验证小波滤波的有效性.     

基于时频分析的雷达线性调频信号处理方法

本文在阐述几种不同时频分布基本原理的基础上,针对LFM的时频(时间-瞬时频率)特征展开研究,利用线性时频表示方法和二次型时频分布来分析LFM的时频特征,结论发现二次型时频分布的时频分辨率优于时频表示方法.     

机械振动信号处理方法研究

信号故障特征的提取是机械故障诊断的重要依据,为提取信号故障特征,需对振动信号进行处理。对振动信号分析和处理方法的研究一直是机械故障诊断领域最重要研究方向之一。目前常用的信号处理方法主要分为时域分析、频域分析、时频分析三大类,由于工程现场拾取的振动信号一般均为非线性、平稳信号,因而数学形态学方法、短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特-黄变换更适于处理这类信号,然而这些方法还存在着各种问题。本文主要对这些方法的特点进行了概述、分析和对比,最后给出了总结展望。     

基于形态学滤波和PCA的人脸图像识别方法

针对基于主成分分析(Principal Components Analysis PCA)的人脸识别方法容易受光照影响的问题,提出了一种基于形态学滤波和PCA相结合的人脸识别方法,首先利用形态学滤波对含噪人脸图像进行滤波处理,然后通过PCA提取特征,最后利用最近邻法进行分类,在ORL人脸数据库上的实验结果表明,本文方法取得了比传统PCA更好的识别性能.     

基于自适应直耦降噪的金属探测信号处理方法

金属目标探测在应用领域中受环境噪声干扰大,目标金属壳体反射信号和噪声直耦信号叠加,导致金属目标探测准确度提高困难。提出一种基于自适应噪声抵消降噪算法和能量检测的金属目标探测方法。借鉴相位检波设计能量检测算法最终完成针对金属外壳小车的目标探测系统设计。外场系统测试和仿真实验分析得出目标在各种距离和速度下通过探测样机的探测特性测试结果,测试结果展示了系统具有较好的探测性能,探测反射信号与距离的关系跟磁场衰减的理论值高度吻合,达到预期的检测效果。     

基于信号处理方法的数字激光散斑表面粗糙度信息提取技术

机械制造技术在生产中得到普遍应用,对精密工件的表面粗糙度测量技术也提出了更高的要求。采用不同加工工艺得到的平面工件表面有着不同的的纹理,通过纹理方法分析这些纹理的特征,可以提取蕴含其中的加工制造信息。激光散斑图是一种包含纹理信息的图像。本文通过对机加工物体表面激光散斑图像的获取,利用matlab软件和小波纹理法对其进行处理和分析。通过去直流空间处理,考虑到小波变化后子带系数的相互依存关系,建立了系数共生矩阵,计算出了一系列纹理特征参数,最后研究纹理特征参数与表面粗糙度Ra间的关系。实验结果表明,纹理特征值可以反映表面的粗糙度的测量信息,为研究表面的粗糙度的在线检测,提供了一种新的技术途径,具有重要的学术和实际的应用价值。     

声发射信号处理方法分析

综述了声发射检测技术信号处理方法及应用现状,展望了其发展前景.     

基于小波分析与PCA联合算法对信号奇异值的检测

从信号处理的方向阐述了如何利用小渡分析和PCA主成分分析方法实现对一维信号的奇异值检测.在奇异值检测过程中,提出新算法,采用了连续小波变换检测,并用PCA主成分分析法去掉其相关系数的办法,找到信号的奇异值的点,并减小了算法复杂度,实现了对连续信号的奇异值的检测.     

基于PCA的实时人脸识别

近年来,生物特征识别技术得到了快速的发展,人脸检测技术也在不断进步.与其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别更加直接和便利化,因而容易为用户所接受,并且其在身份验证、公安刑侦、智能视频监控、智能人机交互系统等方面都有着广泛的应用.     

基于小波包滤波的焊接电源电流信号处理方法研究

逆变焊机通常工作在高压、大电流、强干扰的恶劣环境中,从焊接电源中滤除噪声获得有价值的电源信号是保证焊接性能的关键。首先分析了脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)驱动原理,并在此基础上提出了一种基于小波包滤波方法对PWM电流信号中噪声进行处理。通过塔式分解方法实现快速离散小波包变换,由离散卷积方程得到小波包分解系数,实现了滤波算法重构。最后的仿真结果表明,本文提出的方法能够有效的滤除焊接电流中的噪声,获得有价值的信号,保证了焊接系统的高速、安全稳定运行。     

三种信号处理方法的对比分析

随着科技的发展,可以检测到的信号形式越来越多,因此信号处理的方法也越来越多。在对信号进行处理时就要求对不同的信号选用不同的处理方法,才能达到理想的处理效果。通过对于每种信号处理方法的研究,了解了每种信号处理方法最适合使用的情况,才能通过对信号的分析,而对设备的运行状况做出准确的判断。通过峭度指标,小波分析,倒频谱技术分析,表明各种信号处理方法各有不同的优点。     

声发射信号及其处理方法研究

随着我国工业的信息科技含量越来越高,我国工业企业的生产设备对精度的要求越来越高,许多设备需要特定的材料用作关键部件,同时许多构件长时间超负荷运载造成许多肉眼不可见的损伤。因此,需要一种操作简便、精度达标的方法对构件的性能和损伤进行准确的检测。本文以声发射信号技术为主题,讨论其工作原理与实际处理方法应用,简要分析科研和生产中该方法的实际意义。     

基于PCA的数据相关性分析方法

主元分析(Principal component analysis,PCA)是一种经典的数据分析方法。本文将PCA方法应用于数据相关性分析中,以提取数据集变量的相关性信息。通过两个仿真实验验证了PCA方法提取数据相关性有效性。     

基于多DSP信号处理系统的一种单FLASH引导方法

ADI公司的TS系列DSP在工业产品中有广泛应用,本文介绍了一种单FLASH芯片加载多DSP的引导方法,相比较之前常用的LINK链路口顺序加载方法具有编译简单,加载方便,易于修改的特点。     

基于Matlab的信号处理系统与分析

Matlab作为一种非常简便、智能的高级程序语言,在科学研究、工程等领域得到了非常广泛的应用。在信号处理系统应用Matlab,可以相应保证信号处理工作的顺利开展,基于Matlab的信号处理系统除了能够使信号处理的稳定性、效率更高之外,也可以进一步促进信号处理系统的发展与完善。在对Matlab展开特性方面的分析,并对经典方法和Matlab的信号处理分析效果进行对比,从而对Matlab在信号处理和分析方面所体现出的优势进行明确。     

PCA故障检测方法及应用

基于主元分析(PCA)的传感器故障检测方法中T2和SPE统计量是两个重要指标。首先介绍T2统计量超限而SPE没超限故障检测的方法。利用主元相关变量残差统计量代替平方预测误差SPE统计量,并采用累积方差贡献率确定PCA模型的主元数。该方法避免了SPE统计量的保守性。最后将该方法应用于电厂某机组工作过程检测中,通过仿真验证该方法的有效性。     

PCA故障重构方法及应用

本文在能够准确进行故障检测的基础上进行研究,首先介绍了PCA的理论知识,然后在已对某一传感器采样数据检测并检测出故障之后,应用主元分析模型,深入研究了PCA方法的传感器故障重构问题,实质上就是控制系统中的容错控制问题。最后将该方法应用于电厂某机组中,通过仿真结果,可以看出,该方法对系统具有很好的故障重构能力。     

试论25Hz轨道电路信号故障处理方法

25Hz轨道电路具有运行稳定、能耗较低、易于维护、抗干扰能力强等特点,现阶段国内轨道铁路中约有九成以上均采用了25Hz轨道电路信号。在列车运行过程中,如果发生轨道电路信号故障,必须要快速判断故障类型、锁定故障位置、制定解决方案,将故障带来的危害后果降至最低。介绍了25Hz轨道电路的结构组成,随后列举了空闲红光带和室外设备故障两种情况,并对其故障原因、处理方法进行了简要概述。     

基于改进PCA算法的人脸识别研究

人脸识别技术是当今社会中十分热门且应用十分广泛的技术,PCA算法作为一种人脸识别的经典算法,在人脸识别方面效果显著,但是它也存在一些问题。本文针对PCA算法在计算特征值时计算力量大的问题,提出一种改进算法,利用矩阵范数对协方差矩阵进行约简,在一定程度上降低了计算量。经实验验证,在缩短了识别时间的同时也保证了识别准确率不降低。     

基于PCA算法人脸识别的matlab实现

本文介绍了人脸识别中常用的PCA算法,并在matlab环境下分别实现了基于PCA的人脸识别,融合了小波变换,PCA,奇异值分解等方法简化特征提取和识别过程,采用了ORL人脸数据库作为实验库,验证了该方法可以有效地进行识别,对实际应用有一定参考价值。