噪声背景下的周期信号检测

噪声背景下检测信号是一项复杂而又重要的任务,在通信领域和雷达信号检测领域都是十分重要的课题.文章通过测量信号的自相关函数来探测噪声背景下的周期信号,并利用MATLAB进行了仿真并对仿真结果进行了分析.     

施密特触发器中非周期随机共振的研究

采用互相关方法 ,研究了随机二进制信号和高斯白噪声同时激励施密特触发器时的输出响应 .结果表明 ,一定量的噪声有助于信息传输 ,即非周期随机共振 .然后 ,考察了信号幅值和触发器阈值对非周期随机共振的影响 ,证实了利用施密特触发器中的非周期随机共振效应 ,可以减小随机信号传输中的噪声水平和改善输出信号质量 .该研究在数字通信领域具有十分重要的意义 .     

基于CEEMDAN与小波软阈值的语音去噪算法研究

语音信号在应用场合中容易被噪声信号干扰,导致应用效果不佳。为了降低语音信号噪声的影响,根据CEEMDAN自适应分解的优点、自相关函数能得到不同时刻取值相关程度的特性,以及小波软阈值去噪的优势,提出了一种基于CEEMDAN与小波软阈值联合去噪的语音信号处理算法。通过仿真实验验证了该算法的有效性,相较于小波软阈值直接去噪与传统CEEMDAN去噪,该算法能有效地提高受噪声污染的语音信号的信噪比,降低噪声对语音信号造成的影响。     

周期混合信号和色关联噪声联合驱动下的单模激光随机共振

研究周期混合信号和色关联噪声联合驱动下的单模激光系统的随机共振现象,运用线性近似的方法得到输出信号光强的功率谱和信噪比.研究表明：信噪比都随泵噪声和量子噪声出现传统的随机共振现象;并讨论噪声的互关联时间和两信号的频率、振幅对信噪比的影响.     

压力传感器测量水平管液弹瞬态特性参数

应用压力传感器对水平管内液弹长度和速度进行了测量。从理论上对测量方法进行了分析，并使用高速摄像仪对实验方法进行了检验。对由压力信号相关法和差压法的测量结果进行了误差分析。实验结果及误差分析表明，同传统方法相比较，该方法简单可靠，同时还消除了流场干扰，测量精度能够满足实际工程的要求。     

取样法测相位的算法研究

根据相关原理，讨论了一种取样法测相位的新算法，该算法精度高，且不需基准信号。     

基于互相关运算的信号稀疏分解算法研究

分析了MP算法实现过程,并针对MP算法计算量大等问题,提出了一种信号稀疏分解的快速算法,它利用一种基于互相关运算的信号稀疏分解算法。该算法用互相关运算来代替MP算法中耗时最多的内积运算,并通过提高互相关运算的速度,提高信号稀疏分解的速度。通过实验表明,在保证稀疏分解精度的情况下,可以将信号稀疏分解速度提高到MP算法的10倍以上。     

基于相关函数的小波变换实现语音去噪研究

语音信号是非平稳的短时瞬态信号,有用信号与所含噪声处于同一频率段,采用滤波器形式的传统去噪方法,不能将噪声有效分离。小波变换具有时频局部分析的特点,通过将含噪信号进行分解,分离噪声信号,将有用信号进行重构,可有效地去除噪声。白噪声为平稳随机信号,在不同尺度上的小波变换是不相关的。本文根据白噪声和语音信号在不同尺度下的相关性表现,结合小波去噪的基本思想,提出一种基于相关函数的小波变换进行语音去噪的方法。经MATLAB仿真,相关函数确定的去噪方法,能有效去除语音信号的白噪声。     

几种基音周期算法性能比较

通过比较自相关函数法、平均幅度差法、倒谱法,明确了常用基音周期检测算法的性能和适用环境。实验证明：自相关函数方法适合于噪声环境下,但单独使用经常发生基频估计结果为其实际基音频率的二次倍频或二次分频的情况;平均幅度差法、倒谱法在静音环境下或噪声较小时可以取得较好的检测结果,但在语音环境较恶劣、信噪比较低时,检测的结果下降较快。     

虚拟混沌信号发生及辨识仪的设计

利用简单的非线性方程能产生具有噪声特性的混沌信号,基于嵌入Matlab计算模块的LabVIEW平台设计了一系列混沌信号发生及辨识仪,包括Logistic、Duffing和Lorenz 3种典型的混沌系统.该系列虚拟仪器能够产生具有实用价值的白噪声信号,用于通信保密等场合,又可将采集到的信号进行功率谱或相关平面分析而有效地区分混沌和噪声.     

基于MATLAB的信号消噪处理研究

介绍了采用先进的科学计算软件MATLAB对含噪信号进行分解 ,并通过软件波波重构出消噪后的信号 ,计算机仿真结果表明 ,利用MATLAB语言可以方便的得到信号含噪前后的频谱 ,并有效的波除噪声     

Denoising method for shear probe signal based on wavelet thresholding

Shear probe works under a tough environment where the turbulence signals to be measured are very weak.The measured turbulence signals often contain a large amount of noise.Due to wide frequency band,no...     

基于小波分析的微弱信号检测及其在Matlab中的仿真

通过基于小波分析的处理方法,实现对彩色全电视信号一段被高斯白噪声干扰的降噪,解决微弱信号检测过程中遇到的理论和实践问题.     

基于MUSIC算法在空间信号波达方向估计中的研究

多重信号分类是信号处理的一个重要分支。本文主要介绍了采用MUSIC方法实现信号分类,通过编写一个music方法的噪声子空间法来对空间信号的波达方向进行估计。通过实验程序与matlab自带函数pmusic所获得的结果进行比较,说明了要获得一个比较好的IX）A估计,必须控制信噪比,当然多用一些阵元以及多一些快拍数也能进一步地提高估计的效果。     

一种飞轮储能的机电暂态模型及其在电力系统稳定控制中的应用

飞轮储能（FES）可为电力系统提供快速的功率响应容量,补偿系统中的瞬时功率不平衡,从而有效提高电力系统的稳定性、可靠性和电能质量。首先对两种典型的高速和低速FES进行详细的建模,给出相应的控制策略,并在此基础上提出一种简化通用的FES机电暂态仿真模型;然后,将FES应用于提高电力系统稳定性控制,并在MATLAB／Simulink中进行仿真研究,结果验证了FES数学模型的合理性以及在电力系统稳定控制中的有效性。     

小波信号噪声消除的LabVIEW仿真设计

本文主要是通过对小波消噪原理的分析,利用虚拟仪器的方法来仿真应用小波变换对信号的消噪过程,同时介绍了LabVIEW对MATLAB的调用方法及整个仿真软件的设计过程,并给出消噪后所提取的缓变信号波形.     

改进EEMD算法在缸盖振动信号降噪中的应用研究

针对常规降噪方法应用于柴油机缸盖振动信号降噪时,自适应差且需要根据噪声环境人为调整参数的问题,在传统EEMD算法基础上提出一种改进的EEMD降噪算法,并将其应用于柴油机缸盖振动信号处理。首先对原始信号进行预处理,其次利用总体经验模态分解（EEMD）算法在非线性、非平稳信号处理时的自适应特性,分解原始信号得到各阶本征模态分量,经Savitzky-Golay平滑滤波,再将噪声占主导的高频分量进行阈值去噪,最后得到干净的本征模态分量进行重构。仿真实验和实测结果表明,在输入信号12dB的多种输入信号工况下,改进EEMD算法去噪后信噪比为17.1,比现有去噪方法提升14%。     

滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用

在航空发动机故障诊断研究中,如何从被干扰的信号中有效去除噪声并提取更为准确的故障信息是十分重要的.本文结合实际问题,在小渡分析和中值滤波两种方法的基础上提出了Db小波与自适应中值滤波耦合法,并用该方法分析了某型航空发动机振动信号,其有效地去除了一系列噪声.     

基于小波变换的信号消噪

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理,结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。结果表明,这种方法在改善信噪比的同时,又保持相当高的时间分辨率,并且计算简单,有很好的去噪效果。