时域叠加下燃气非金属PE管道泄漏位置定位

为了在对燃气非金属PE管道泄漏位置定位时有效提取燃气管道显著图,提高定位精度,提出基于时域叠加的燃气非金属PE管道泄漏位置定位方法。首先,结合机器视觉系统,通过图像频域对管道拍摄图像数据中的空间信息进行表征,提取出燃气管道显著图,实现对管道泄漏位置的范围标定;然后,通过对原始一维回波信号进行分解与重构处理,实现噪声信号的去除;最后,对输出信号的时域进行叠加,并对叠加程度进行判断,识别出管道泄漏位置。结果表明：采用提出的方法对燃气非金属PE管道泄漏位置进行定位时,相较于现有常用方法,其定位相对误差值明显较低,信号源相关系数为0.21和0.82时的定位误差均小于25 mm,定位精度较为理想。研究结果可以帮助定位燃气非金属PE管道泄漏位置,为燃气管道的维护、抢修以及防止事故发生提供重要依据。     

提高双绞线传输率的新技术

高位率数字用户线技术属于新兴技术之一。该项技术利用大规模集成电路芯片组,实现阻抗平稳自适应调整和消除回声,使现在大量安装的普通双绞线大幅度展宽其传输频带,使传输率高达2M6/S,用不着更换为光纤,因而经济意义巨大。 HDSL 信道 高位率数字用户线技术,即HDSL的信道,由局部回路、混合器、回声消除器,发送1接收滤波器等部分组成,如图1所示。 局部回路上一般都要有附加的噪声干扰;混合器把接收和发送的信号相混合,并进行初步的消回声;发送滤波器将待发送的脉冲信号整形,使之符合网络中允许的优化脉冲样板;接收滤波器重物被铜双绞线的损耗、时变等畸变了的原始信号;回声消除器把发送回声从接收到的信号中去除,保证接收滤波器正常工作。     

一种低信噪比突发信号载波跟踪技术研究

为了改善低信噪比卫星下行短突发扩频信号载波跟踪时,解调性能随着信号动态增大而明显恶化的现象,提出了一种多普勒动态补偿辅助的载波跟踪算法,首先通过短时傅里叶变换(STFT)结合最小二乘拟合(LSM)算法估计信号频率及变化率,再利用估计值对原始信号进行多普勒动态补偿,最后使用三阶锁相环完成载波精确跟踪,对算法进行优化设计并进行仿真,以提高数据利用率。仿真结果表明,在接收-170 dBW灵敏度电平条件下,优化后的算法在对捕获后频偏小于200 Hz,频率变化率小于2 kHz/s的信号进行跟踪时,跟踪成功率达到99%,解调损失小于0.2 dB。新算法复杂度适中,利于工程实现,为现有接收机载波跟踪模块对低信噪比突发扩频信号进行改进提供了参考。     

基于CEEMD的小波软阈值和粗糙度惩罚平滑技术的联合信号去噪方法

为了有效去除采集信号中的噪声,基于MEMS水听器在采集信号时混入不同噪声的情况下,提出了一种基于CEEMD的小波软阈值和粗糙度惩罚平滑技术的联合信号去噪方法。CEEMD用于将一个含噪信号分解为几个固有模态(IMFS),然后把几个固有模态和原始信号作一个线性相关分析,分为相关性高的模态和相关性低的模态。将软阈值技术应用于相关性低的固有模态,并将粗糙度惩罚平滑技术应用于相关性高的固有模态,以提取尽可能多的信息,然后把处理后的新的固有模态重构形成去噪信号。分别在仿真和真实数据的基础上进行了实验,验证了方法的有效性。结果表明,联合信号去噪方法无论在去噪效果和性能指标上都优于基于CEEMD的小波软阈值的去噪方法和CEEMD的去噪方法,克服了经验模态方法和小波软阈值去噪的不足,为进一步分析与处理信号提供参考。     

车内噪声主动控制的Elman神经网络方法

提出了一种车内噪声主动控制的神经网络方法。用 Elman神经网络对车内驾驶员耳旁噪声进行识别和预测 ,提供噪声主动控制系统所需的参考信号。该方法能有效消除声反馈的影响 ,提高控制系统的稳定性。通过在稳态工况下对被试轻型客车的试验表明 ,该方法能有效降低车内低频噪声     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法

当前数字作品的版权保护问题备受关注,数字水印是保护数字作品版权的有效手段。本研究针对大容量水印嵌入问题,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度图像数字水印算法。首先,利用离散小波变换将原始图像分为LL、LH、HL和HH四个子带;其次,通过奇异值分解获得LL子带图像的对角矩阵S^l以及水印图像的对角矩阵S^w;然后,将矩阵S^l与S^u进行叠加来完成水印嵌入。该算法的突出特点为嵌入的水印容量大,且算法具有较强的鲁棒性。实验证明,嵌入水印后的图像在经受高斯噪声、椒盐噪声、旋转等攻击后,利用该算法仍能提取到有效的水印图像。     

通信电缆故障测距的小波变换应用研究

在论述电力系统通信电缆故障检测原理的基础上,将小波变换模极大值与信号奇异性关系的理论应用于检测脉冲反射信号,实现电缆故障的定位。重点分析了利用小波变换模极大值的方法实现在强噪声中提取信号,再现信号突变点的功能。仿真表明这种方法能有效去噪、准确定位脉冲反射信号,为提高信道故障定位精度提供了有效的检测方法。     

基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究

文章采用基于过完备字典的稀疏表示方法,结合压缩感知理论去除目前电力视频监控图像中存在的噪声。使用噪声图像训练过完备字典,其中过完备字典的更新使用K-SVD算法,求解稀疏系数使用OMP算法,最后重构去噪后的图像。Matlab仿真实验表明,对添加了不同标准差的高斯噪声图像,该方法具有良好的去噪效果,与目前常用的小波函数相比,能更好的降低图像中的高斯白噪声,并且在字典训练过程中直接使用视频拍摄的带噪声图像,即使没有原始的无噪声图像,依然能够完成去噪任务。     

小波模极大值法在地震解释图像边缘检测中的应用

边缘作为图像的最主要特征,是图像视觉信息获取的重要内容。小波变换具有检测信号局域突变的能力,且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像边缘检测的优良工具。基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,可以通过检测小波变换系数模局部极大值点来提取图像的边缘特征。实际课题中将小波模极大值法应用于三维地震资料——相干切片图像的边缘检测中,证实了该方法能较准确地提取断层边缘,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。     

基于HHT及主成分分析的光缆识别信号特征提取

为了解决当环境噪声较严重时光强难以维持稳定,容易误判目标光缆问题,根据干涉信号非线性、非平稳的时域特征,提出了一种希尔伯特-黄变换及主成分分析相结合的信号处理方法。探测器接收的干涉信号对进行经验模态分解,把分解得到的本征模态分量作为列向量构建主成分分析的样本矩阵,以奇异值的贡献率进行有效成分筛选;然后采用主成分分析算法完成降噪优化。最后将降噪后的信号进行希尔伯特-黄变换得到瞬时特征信号,完成目标光缆识别。结果表明,相同噪声环境下所提方法可有效提高回波干涉信号的信噪比。因此,研究结果可以降低误判目标光缆的概率,帮助工程人员更有效地完成光缆识别。     

大型起重机械减速机振动信号降噪方法的研究

大型起重机械的减速机负荷重,是起重机主要出现故障的部位之一~([1,2])。针对大型起重机械减速机工况复杂以及振动信号噪声大的问题,采用适用于大型起重机械减速机的集合经验模式分解(EEMD)降噪方法,利用高斯白噪声频率均匀分布的特性,通过引入噪声作为辅助信号用来解决EMD中模态混叠的问题。此外,针对EEMD降噪方法中难以选取真实IMF分量的问题,选择基于相关系数的IMF分量选取方法,利用IMF与原始信号间的相关系数大小来选取真实的IMF分量。     

基于压缩感知理论和密度聚类算法的全回转推进器滚动轴承故障诊断

滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性等特性,且往往存在噪声干扰,信号特征难以提取,传统故障工况诊断方法受到应用限制。以全回转推进器为研究对象,提出一种基于压缩感知理论和密度聚类算法的滚动轴承故障诊断算法。首先,将振动信号分解,进行稀疏变换,得到稀疏域下的振动信号;其次,采用压缩感知理论进行信号重构,建立绝对值、偏斜度、方差以及裕度等特征指标;最后,采用密度聚类算法DBSCAN,将不同特征指标之间两两组合进行分析,成功区分了故障工况。为滚动轴承故障的无损化、智能化诊断提供了理论依据。     

高层建筑电梯主机噪声成因分析与改进措施

为降低高层建筑中的电梯主机噪声,对于主机噪声进行成因分析与改进措施研究。首先通过在接触器周围布置隔音垫,初步起到降低噪声的作用;其次通过调整电梯主机总风量,对于收集到的声压频谱进行分析;最后通过在通风口内加装消音器,进一步降低噪声。对比实验证明,改进措施能够有效降低高层建筑电梯主机噪声。     

基于小波变换和梯度矢量流Snake模型的ERS-1 SAR图像的海岸线探测

利用合成孔径雷达来探测海岸线对船舶导航有重要意义。阐述了1种基于二进小波变换的从SAR图像中提取海岸线的方法。该方法首先利用在二进小波变换中边缘和噪声的奇异性随尺度变化具有不同的传播规律来检测边缘点,然后利用基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接。实验结果证明,这种方法可以有效地消除SAR图像中存在的斑点噪声对海岸线提取的影响,能准确地提取海岸线信息。     

滚动轴承故障的波谱分析

本文首先对典型故障滚动轴承的振动信号特征作了理论分析。并对试验测得的振动信号进行了波形与频谱分析。包括时域与幅值域中的时间历程、概率密度函数与自相关分析;频域中的功率谱与倒频谱分析。寻找到各类故障轴承在波谱方面的规律特征,并依此对生产中振动噪声不合格的滚动轴承进行故障部位与性质的诊断,取得了一致的结论。     

基于小波包—VBICA的欠定盲源分离方法研究

为解决欠定盲源分离问题,本文提出基于小波包分解和VBICA算法的欠定盲源分离方法。先采用小波包算法对观测信号进行分解,对得到的小波包系数与原始观测信号进行重构,使之组成新的观测信号,这样,就转化为非欠定盲源分离问题。最后,采用变分贝叶斯算法,从新构造的观测信号中分离出故障源信号。通过实验对轴承故障信号进行分离,来验证所提算法的可行性。     

基于自适应改进LMS算法形态滤波的故障信号分析法

<正>为了提高电网运行的安全性与稳定性,电网系统故障信号分析处理方法一直是电网科研工作者研究的重点与热点。从最开始的傅里叶变换法和小波分析法,再到近几年热门研究的数学形态法,都体现了信号处理的研究热潮。傅里叶变换只能对信号进行频域上的分析,而在时域上没有任何分辨能力。小波变换最显著的特点是     

用于中子活化分析仪器的数字多道分析器设计

为了使中子活化分析仪器实现高性能的能谱采集,提出一种数字多道分析器设计方案.使用FIR(有限长单位冲激响应)滤波器,对脉冲信号进行微分,解决脉冲信号基线漂移的问题,得到准确的脉冲信号时间信息;提出脉冲梯形成形技术,改善ADC的微分非线性,减小信号中噪声的影响,通过梯形脉冲判断信号幅度信息;通过波形参数比较法,判断脉冲是...     

基于MATLAB的数字化广播传输特性仿真与分析

无线数字化广播传输是重要的媒体传播手段。为确保信号传输质量,选用通信系统仿真手段,基于MATLAB对正交幅度调制、卷积编码和正交频分复用等功能进行了仿真分析。研究结果表明,通过正交幅度调制的序列具有较强的抗干扰能力,卷积编码条件下的误码率较低降低,对白噪声不敏感,正交频分复用与IFFT之间具有良好的等效性。