蓄电池内阻测试信号小波去噪

利用小波变换方法对蓄电池内阻测量过程中产生的干扰进行了滤波。交流激励法在线测量蓄电池内阻过程中,现场周围存在各种干扰,给测试信号带来噪声或突变问题。介绍了交流激励法测量阻抗及小波分析信号的基本原理;提取UPS系统现场工况环境下的测试信号序列,运用小波去噪方法进行处理,获取消除噪声后的信号序列。仿真结果表明,利用小波变换理论能够有效检测出信号中的突变现象,重构有用信号,有效消除噪声干扰。     

语音信号增强技术研究

现实生活中不存在完全"纯净"的有用信号,这些信号都或多或少受到噪声信号的"污染".语音增强的目的就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.带自适应滤波器的自适应噪声抵消法对含噪语音的增强效果较好,但多用一个参考输入作为辅助输入.在只能得到一个含有噪声的语音信号情况下,并不能得到噪声信号的相关信号,通过采用延时方式的自适应语音增强技术,可滤除其中混杂的高强度随机噪声,提高语音通信的质量.     

三维探测传感器系统(英文)

研制了无人驾驶三维探测传感器系统,并讨论该系统中的几种关键技术．分析了超声信号抗干扰的特性,提出对超声信号进行多角度分析的方法．采用多尺度法提取图象边界,运用模糊神经网络识别并剔除图象噪声信号．还对本系统的信息融合方法进行了阐述．     

含噪电能质量信号小波降噪的方法与改进

在电力系统电能质量信号的检测中,不可避免会遇到因为测量设备故障以及环境因素的影响,使得信号夹杂噪声,使得采集到的信号受到一定程度的噪声污染,干扰了检测电力系统的电能质量准确性,而小波降噪在信号降噪中具有很大优势,所以利用小波降噪降低电力系统信号中的噪声具有重要的意义。在比较分析小波变换的优势,多次进行小波变换反馈信号特征,通过观察信号的时频特性,应用小波变换局部化特性可调整不同叠加信号的系数,可最大限度的得到电能质量的有用的分析信号,然后再分析和运用多种阈值处理方式改进小波降噪,并应用差值的方法分析哪种阈值处理方式更加有效。     

噪声环境中基于DTW的说话人识别

在VC++环境下,提取PLAR特征参数,基于听觉特性和语谱特性的语音增强器作为预处理器,对语音信号首先进行降噪处理,建立了基于DTW的抗噪声说话人识别系统.实验结果表明,即使在信噪比比较低的情况下,该系统都会在一定程度上提高多种噪声环境下说话人识别系统的识别性能.     

用噪声整形提高通信系统的信噪比

通过对功率谱密度在整个频域均匀分布的白噪声的整形,使其在有用信号的传输带宽内的功率谱密度有所下降,从而使得通信系统的噪声性能得到了改善,即提高了通信系统的信噪比。     

小波分析在傅立叶变换轮廓术中的应用

利用小波变化的时频特性,对测量光栅图像进行处理,提取有用的频率分量,获得了光栅图像的相位信息,抑制了频率混叠.通过在无噪声和加噪声的情况下小波分析与butterworth比较,试验结果表明该方法测量精度显著提高.     

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。     

基于混沌加密和HVS在数字水印算法中的应用

针对混沌系统和人类视觉特性改进一种鲁棒性数字水印算法。原始图像经过离散小波变换提取子带系数,二值灰度数字水印图像信号在嵌入时经过Logistic混沌映射预处理,结合人眼视觉特性,水印图像嵌入到重要的子带系数中,实验证明该方案对常见的图像处理如噪声、剪切、旋转等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法北大核心

在实际应用中,自由感应衰减信号(FID)数据中通常含有大量噪声干扰,直接影响了检测结果的准确性。该文针对上述问题,设计了一种基于卷积编解码网络的FID信号提取方法。即在卷积神经网络的框架下,通过训练学习复杂噪声背景下FID数据时频谱与纯净FID信号时频谱之间的映射关系,实现FID信号的噪声压制,再经短时傅里叶逆变换完成FID信号的提取。在卷积网络训练中同时考虑了FID信号的实部和虚部特征,更好地保留了其相位信息。实验结果表明:提出的FID信号提取方法可以在多种噪声同时存在的情况下有效地压制噪声,且不损失FID信号。该方法可作为深度学习课程的验证性实验,也可作为创新性实验内容。     

基于M型超声信号的心动周期自动检测

M型超声波主要用于临床上心脏疾病的诊断,依据心肌的声学以及弹性特征,是一种无创性的诊断技术。本文提出了一种新的方法来自动判定心动周期。利用超声脉冲多普勒信号,对不同时刻的心脏振动进行相关性分析,找到两组一一对应的连续时点数列,从而判断出心脏运动的周期。本文最后进行了临床超声波数据的实验,并和医生的手动方法相比较。结果表明本文提出的检测方法达到了临床检测的效果,在心脏疾病的超声波诊断研究方面具有重要意义。     

时频分析在局部放电信号分析中的应用

局部放电信号是非平稳性信号,具有时变频率。时频分析是分析和处理非平稳时变信号的有力工具,将时频分析技术应用于局部放电信号的分析与处理,能清楚地揭示信号的时变频谱特性,有利于对信号的特征提取,为局部放电信号的模式识别提供了一个更为准确、可靠的新方法。     

高等数学开设数学实验的信息论分析

信息论是以数学的方法来研究广义的信息传输、提取和处理系统中一般规律的科学.本文从信源编码、信道编码和离散信源特点等方面,论述了在高等数学教学中开设适当的数学实验的必要性.     

心音信号包络提取和识别方法的比较分析研究

对心音信号进行进一步的自动识别和分析之前,首先对其进行包络提取是目前比较常用且很有效的信号处理方法,采用合理的包络提取方法得到的信号包络一般都包含有原信号的有效时域信息。对于心音信号,采用包络信号进行心音各个成分的识别,进而提取有用的生理参数,不但不会影响检测精确度,而且会减少计算量,简化识别流程,提高识别效率。在分析比较几种常用的心音包络提取算法的基础上,应用基于短时平均能量的方法提取心音信号包络,获得了比较好的效果。     

小波包在旋转机械故障诊断中的应用

根据旋转机械故障振动信号的特点，提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法，实验分析结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。     

逻辑分析仪在实验教学中的应用研究

介绍一种利用逻辑分析仪对数字电路系统进行测试的新方法。该工作使学生加深对信号、数据流、时序图、芯片的管脚特性等基本概念的理解,对学生掌握数字电路系统测试分析具有很好的示范作用。     

微波提取桔梗皂苷工艺条件的优化

以桔梗为原料,采用微波提取方法提取桔梗皂苷.在单因素实验的基础上,采用正交试验,从乙醇浓度、微波功率、微波时间、固液比(g:mL)四个方面对桔梗皂苷的提取的工艺条件进行优化. 微波提取桔梗皂苷的最佳工艺条件为:乙醇浓度80%、微波功率420 W、微波时间260 S 和固液比1:14(g:mL). 在最佳的提取条件下,桔梗皂苷的得率4.59%,表明微波提取方法是较好的桔梗皂苷提取方法.     

基于支持向量机与谱特征的数字信号识别

由于已有的调制识别方法存在提取的特征参数多、计算量复杂等不足,现提出一种将支持向量机与谱特征结合的方法,该法不仅提取的特征参数少,对噪声不敏感,计算量小,而且还通过设计分级的支持向量机分类器提高了识别率．仿真实验表明,这种方法比普通的阈值法在识别率方面有明显的改善．     

自动组卷系统的设计与实现

针对传统的手工组卷弊端,设计开发自动组卷系统。该自动组卷系统容量大、易维护,具有交互界面,组卷理论性强、速度快,适于不同类型的考试及各门课程的出题。