彩色电视接收机自适应数字降噪的研究

本文介绍了数字视频降噪的原理,并对自适应数字降噪进行了分析探讨.     

基于DSP芯片的数字语音降噪系统在石化行业的应用

随着石化行业的从业人数呈现显著增长,一线员工为工作需要穿戴的全身覆盖防化服对员工工作期间的通话和联系带来困难。传统的通话设备存在诸多功能上的缺陷,无法满足高质量通话的需求。数字语音降噪系统在实现语音清晰度和降低噪声干扰方面具有重要作用,通过采用滤波算法和数字滤波器的技术路线实现高效的语音降噪效果;通过利用DSP芯片的计算能力和实时处理能力提供一种性能卓越的数字语音降噪系统。研究结果表明：该联合降噪方法效果明显,通过实验验证和性能评估,信噪比超过80 dB,表明该系统在降噪效果方面取得良好成果,有较好的实际应用价值。     

改进型小波阀值函数的压力信号降噪在DSP系统中实现

在自动控制领域,对压力传感器采集的输入信号进行降噪处理,降噪效果的好坏直接影响传感器的补偿精度.针对传统小波阀值降噪的一些不足,引入了一种新的阀值函数,弥补了传统降噪方法的一些不足之处.经过Matlab仿真实验验证了新的阀值函数降噪较传统阀值函数降噪有一定优势.同时,将新的阀值函数移植到DSP上,用C语言完成改进型阀值函数的程序,并对一组噪声信号进行降噪处理,取得了不错的降噪效果,验证了改进型阀值函数在硬件平台上实现的可行性,为研究工作的进一步开展奠定了坚实的基础.     

基于烟花算法的EMD信号降噪方法

为了增加基于阈值的EMD方法的降噪性能和自适应性,提出一种基于烟花算法的EMD信号降噪方法,依据EMD分解得到本征模函数分量个数,动态确定烟花的维数,以批处理方式确定各个本征模函数分量的最优阈值并降噪,然后利用降噪后的本征模函数分量进行信号重构.仿真结果表明,所提出的方法降噪性能优于软阈值的EMD和基于蚁群优化的EMD降噪方法.     

基于小波的被动声纳降噪研究

该文采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声纳降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果.该研究在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声纳降噪提供了较好的应用前景.     

带噪声彩色图像的改进修复方法

图像修复是修复图像中破损区域的信息或去除图像中多余的物体的技术.基于全变分模型(TV)的彩色图像修复,由于求能量最小时图像的Euler-Lagrange等式在整个图像区域内有效,尽管在降噪的同时也能进行修复,但不能很好地保持彩色图像的轮廓信息,处理边界比较模糊.故提出对含有噪声彩色图像先进行降噪,得到好的降噪图像,再对降噪后的图像进行修复.即通过判断像素点是否在修复区域内部还是外部来确定λe取值,得到了分别用于彩色图像修复区域外部降噪能量方程的降噪梯度下降流方程,和用于彩色图像修复区域内部修复能量方程的降噪梯度下降流方程,完成修复区外部的图像降噪和修复区内部的图像修复.实验表明,这种方法既能很好的降噪,保持彩色图像的清晰边界,又能取得很好的修复效果.     

基于C语言的一种数字图像降噪方法

随着电子技术的不断发展,特别近几年软件技术的发展,为电子行业的数字化进程起到了催化和助推的作用.文章通过分析传统模拟降噪方法存在的缺点,提出利用C语言实现数字降噪的方法,以达到较好的预期效果.     

基于阈值降噪同步压缩变换和CNN的滚动轴承故障诊断方法（英文）

针对滚动轴承振动信号的非平稳性和易被背景噪声干扰导致故障难以被准确诊断的问题,提出了一种基于时频阈值降噪同步压缩变换(TDSST)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法.由于传统的小波阈值降噪及小波相邻系数降噪方法受信号噪声方差估计精度影响大,因此采用了基于STFT谱相关系数阈值寻优的时频降噪方法,将其与同步压缩变换结合,并用滚动轴承模拟冲击故障信号验证了TDSST方法降噪及提高时频分辨率的能力.最后,利用CNN对TDSST方法处理得到时频图进行诊断,滚动轴承实验数据诊断结果表明了所提方法能够有效地提高诊断准确率,当轴承信号信噪比大于0 dB时,诊断准确率都达到了95%以上,即使信噪比降到-4 dB时,诊断准确率也维持在80%左右,并且多次测试结果的标准差较小,表明方法具有良好的鲁棒性.     

傅里叶变换在应用中的局限性及克服方法

傅里叶变换是一种整体变换,无法表征信号的时频局部特性.通过对傅里叶变换的局限性做详尽的分析,给出了克服其局限性的几种方法.最后通过实例仿真对傅里叶变换和小波变换在信号降噪应用中的降噪效果做比较,突出了小波变换在应用中的优越性.     

基于VMD分解和小波阈值的语音信号去噪

为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪,提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解,再利用小波阈值降噪。实验结果表明,该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。     

小波变换在激光超声无损检测信号去噪中的应用

介绍了基于小波变换的激光超声检测信号降噪处理技术,实际检测信号的降噪处理试验表明,应用该技术对激光超声检测信号进行降噪处理可显著提高信噪比.根据信号的波形特点选取了小波函数,采用heursure阈值去噪有利于提取超声回波波形.     

滚动转子式压缩机的降噪研究

降低噪声一直是家用电器产品研发的重点和难点.通过对国内外现有滚动转子式压缩机各种排气阀、降噪措施及其降噪前后的噪声频谱图的分析和比较,设计和研制了一套新排气阀及环圆周消声气流道的组合,将可取得明显的降噪效果.     

基于小波变换的信号降噪

介绍了应用一维小波变换对电信号进行降噪的方法,并利用Matlab编程仿真给出仿真结果.     

核独立分量分析在结构振动信号降噪中的应用

降噪处理是分析结构振动信号、提取特征参数、研究损伤识别方法的基础,核独立分量分析(KICA)采用的核方法为结构振动信号的降噪处理提供了新的方法;通过对比KICA与其他算法降噪后信号的HHT边际谱,验证了KICA对低阻尼钢框架结构标准损伤模型降噪的优良性能,特别是提高了对结构安全至关重要的低频振动部分的能量估计的准确度。     

建筑工程模板加工区降噪设施研究与经济评价

通过对首都师范大学南校区行政楼、办公楼现场的模板加工区噪声分布规律测试,设计出降噪模型,通过实验验证降噪模型的使用效果,并对降噪模型进行经济分析,为施工企业解决模板加工区的噪声问题提供了理论依据.     

基于形态滤波与样本熵的转子故障特征提取方法

将样本熵引入旋转机械故障诊断领域,结合形态滤波和样本熵,提出了一种新的转子故障特征提取方法.首先选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行形态滤波降噪处理;然后计算降噪后信号的样本熵,包括转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动和碰摩等五种工况的振动信号;最后将样本熵作为特征,对各种故障状态进行评价.转子系统故障诊断的实例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种新的四阶偏微分方程的图像降噪算法

提出一种基于四阶偏微分方程的图像降噪算法——耦合梯度保真项的四阶偏微分方程的图像降噪算法,实验结果验证了算法的有效性.     

基于小波变换星地同步数据处理技术研究

阐述了星地授时同步原理和小波变换理论,分析了小波基的选取准则以及阈值,阈值函数的选取方法。将小波变换理论应用于星地同步数据的处理上,在matlab的平台上对星地同步数据进行降噪仿真处理,分别采用haar小波、db6小波、db10小波和sym6小波对星地授时同步数据进行降噪处理。实验结果表明,小波变换方法实现了对授时同步数据的有效降噪,将授时同步精度提升至10纳秒以内,是一种可靠的分析方法,为星地同步数据降噪方法提供了一定的参考价值。     

全极点数字滤波器的研究

详细探讨了两种不同的数字低通滤波器设计方法,即全极点法、双线性变换法.每种方法各有其优点,通过计算,我们得出结论全极点法优于双线性变换法,更加灵活.     

混合图像降噪技术研究

针对图像降噪过程中,傅立叶变换存在不能有效表示图像中突变部分的缺点,以及小波变换对图像中的纹理变化不能有效描述的缺点,通过对傅立叶图像降噪和小波图像降噪进行量化和对比研究,提出傅立叶一小波混合降噪技术。结果表明,该技术弥补了单独使用傅立叶图像降噪或小波降噪的缺点,综合了两种降噪技术的优点。