小波變換腦電信號(hào)去噪方法論文初稿

桑車2000(桑塔納2000型轎車)自動(dòng)變速器有兩個(gè)結(jié)構(gòu)一樣的pwm(pulsewidthm0dulation)調(diào)節(jié)奏電磁閥。其理想的控制信號(hào)是標(biāo)準(zhǔn)的矩形波,但實(shí)際中的信號(hào)都受到不同程度的干擾。本文利用小波變換和快速傅立葉變換fft(fastfouriertransform)兩種不同的方法對(duì)該控制信號(hào)降噪,并通過matlab仿真。對(duì)比兩種方法的仿真結(jié)果,可以得山小波變換用于信號(hào)降噪優(yōu)于fft用于信號(hào)降噪。

腦電信號(hào)反饋控制裝置的設(shè)計(jì)

信號(hào)消噪是小波變換的重要應(yīng)用,介紹了小波消噪的基本原理及其主要步驟,以及軟閥值消噪方法及軟閥值規(guī)則的選取,最后利用實(shí)驗(yàn)仿真信號(hào)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)汽輪機(jī)振動(dòng)信號(hào),并考慮噪聲方差估計(jì)的對(duì)消噪的影響,分析比較了各種軟閥值選取方式的消噪效果,從而得到軟閥值選取方式的有價(jià)值的規(guī)律和原則,利用最佳軟閥值處理后的小波系數(shù)重建信號(hào),分析結(jié)果表明該方法能夠最有效地消除噪聲。

通過對(duì)木材圖像進(jìn)行3尺度的小波變換,在高頻內(nèi)判斷并提取噪聲點(diǎn),最后對(duì)確定的噪聲點(diǎn)進(jìn)行平滑處理,用峰值信噪比、均方誤差值和灰度曲線對(duì)去噪效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明,該方法不僅對(duì)木材圖像具有明顯的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材紋理信息,同時(shí)本文采用的灰度曲線(profile)可以直觀地分析圖像的去噪效果。

基于小波變換的信號(hào)濾波在探地雷達(dá)中的應(yīng)用

基于小波變換理論和用于奇變信號(hào)檢測(cè)的原理,文章將小波變換引人水電機(jī)組故障信號(hào)分析處理領(lǐng)域。通過一個(gè)仿真算例,說明了小波變換在水電機(jī)組故障診斷中將具有較為廣闊的應(yīng)用前景

本文介紹一種基于腦電α波信號(hào)控制的電器開關(guān)裝置.該裝置通過操作者睜、閉眼調(diào)整腦電α波幅值來控制外接機(jī)電裝置開關(guān).文中給出了裝置的設(shè)計(jì)原理、構(gòu)成部件和控制功能.經(jīng)受試者初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該裝置具有無需繁復(fù)學(xué)習(xí)與生物反饋訓(xùn)練的易操作性,為進(jìn)一步研究開發(fā)能實(shí)時(shí)操作使用的腦—機(jī)接口系統(tǒng)提供了技術(shù)基礎(chǔ).

便攜式腦電信號(hào)采集系統(tǒng)電路設(shè)計(jì) 【摘要】本文介紹了一種操作簡(jiǎn)便、易攜帶的腦電采集系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了 高通濾波，低通濾波，50hz陷波和兩級(jí)放大電路，將從頭皮采集到強(qiáng)度為10～ 100μv腦電波放大20000倍后顯示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該系統(tǒng)基本達(dá)到了設(shè)計(jì)要求， 可以將微弱的腦電波在去除干擾后采集并顯示。這對(duì)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單多通道腦電采集及 其他微弱生物電采集系統(tǒng)有一定借鑒意義。 【關(guān)鍵詞】前置放大電路；50hz陷波器；濾波器參數(shù) 0引言 腦電圖是臨床檢測(cè)大腦活動(dòng)的重要手段[1]，腦電信號(hào)包含了大量人體生理 和病理信息，通過對(duì)腦電信號(hào)的研究，可以了解神經(jīng)細(xì)胞電活動(dòng)與人生理心理狀 態(tài)之間的關(guān)系，在臨床醫(yī)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域具有重要的科學(xué)意義。但是常規(guī)腦電 圖機(jī)由于其體型較大，攜帶不方便，且導(dǎo)聯(lián)數(shù)較多操作麻煩。臺(tái)灣大學(xué)醫(yī)學(xué)工程 所采用商用ic自行設(shè)計(jì)出單一通道電池供電的腦電信號(hào)記錄儀

針對(duì)鋼繩芯膠帶工作環(huán)境復(fù)雜的特點(diǎn),提出了一種用小波變換對(duì)鋼繩芯膠帶磁記憶檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理的方法。用小波變換模極大值方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行奇異性檢測(cè)以及去噪處理,在去除了信號(hào)中噪聲的同時(shí),有效地保留了信號(hào)的奇異性信息。用交替投影法重構(gòu)信號(hào),極大地減少了重構(gòu)誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,實(shí)時(shí)檢測(cè)的鋼繩芯磁記憶信號(hào)含有大量噪聲,經(jīng)小波變換處理后信號(hào)平滑了許多,信號(hào)的奇異信息也有效地得到了保留。為鋼繩芯膠帶的故障檢測(cè)提供了理論依據(jù)。

基于振動(dòng)信號(hào)小波變換的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別試驗(yàn)研究——離散小波變換和多尺度分析對(duì)基于在線結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)環(huán)境下的損傷識(shí)別有著顯著的效果。以簡(jiǎn)支鋼梁為模型進(jìn)行了動(dòng)力試驗(yàn)，對(duì)加速度、速度和位移信號(hào)進(jìn)行離散小波變換的多尺度分析，細(xì)節(jié)系數(shù)模極大值出現(xiàn)的位置與結(jié)構(gòu)...

利用小波變換消除噪聲的方法有多種,如小波模極大值去噪、小波閥值去噪等。本文首先分析小波變換的基本原理,分別對(duì)小波變換的模極大值去噪法和閾值去噪法的原理進(jìn)行闡述,通過計(jì)算機(jī)仿真表明小波閾值法和模極大值法去噪的有效可行。

本文基于小波分析理論,利用小波去噪技術(shù),對(duì)一組建筑物變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了去噪處理。實(shí)際計(jì)算結(jié)果表明,小波去噪合理有效,能夠敏感識(shí)別觀測(cè)噪聲和有用信息,不需要待處理數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí),特別適合于建筑物變形監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)處理。

漏磁(mfl)檢測(cè)信號(hào)常被多種噪聲源污染,極大地降低了漏磁信號(hào)中缺陷信號(hào)的可檢測(cè)性。提出一種漏磁信號(hào)去噪新方法。該法首先利用自適應(yīng)濾波方法去除漏磁信號(hào)中的無縫管道噪聲(spn),然后再利用小波系數(shù)去噪方法去除spn自適應(yīng)消除系統(tǒng)輸出的漏磁信號(hào)中的噪聲。實(shí)測(cè)的漏磁信號(hào)處理結(jié)果說明,該方法具有良好的去噪效果,可提高漏磁信號(hào)中缺陷信號(hào)的可檢測(cè)性。

采用搜索模極大值的方法,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障的精確測(cè)距。通過matlab仿真平臺(tái),建立了電力電纜故障系統(tǒng)的仿真模型,得出電纜故障波形圖。不同位置的不同故障的仿真數(shù)據(jù)相對(duì)誤差均小于4%,驗(yàn)證了該方法的可行性和準(zhǔn)確性。同時(shí)提出并推導(dǎo)一種不包含波速v的測(cè)距公式,使得在計(jì)算故障距離從理論上擺脫了波速對(duì)測(cè)距結(jié)果的影響。

針對(duì)電力電纜局部放電檢測(cè),介紹了基于新型s變換的時(shí)頻分析方法,用于提取及分辨淹沒在現(xiàn)場(chǎng)噪聲干擾中的局放脈沖信號(hào)。局放信號(hào)是典型非平穩(wěn)信號(hào),單純使用時(shí)域或者頻域信息都不能很好地表示奇異信號(hào)的時(shí)變信息。最近發(fā)展的s變換是連續(xù)小波變換和短時(shí)傅里葉變換的一種結(jié)合與延伸,引入了幅度和寬度均隨頻率變換的高斯窗,具有與頻率相關(guān)的漸進(jìn)分辨率特性。局放信號(hào)的s變換圖譜,在信號(hào)高頻分量部分獲得較高的時(shí)域分辨率,而在低頻分量部分獲得較高的頻域分辨率,并可提取局放脈沖發(fā)生時(shí)刻及信號(hào)中心振蕩頻率等特征信息。對(duì)仿真信號(hào)和現(xiàn)場(chǎng)采集的電力電纜接地線上的局放信號(hào)應(yīng)用s變換進(jìn)行時(shí)頻分析,并與短時(shí)傅里葉變換及gabor變換等傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法比較,結(jié)果顯示s變換的時(shí)頻分析可有效獲取局放脈沖信息。

本文針對(duì)某一確定數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中小波去噪時(shí)的閥值選擇,提出以小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)來標(biāo)定去噪閥值的方法,從而提高對(duì)信號(hào)的去噪性能。

提出基于小波經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的柴油機(jī)油耗量信號(hào)去噪處理算法。將柴油機(jī)油耗量測(cè)量信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(emd)后,經(jīng)閾值處理和尺度濾波,去掉主要干擾因素所對(duì)應(yīng)的本征模函數(shù)(imf)分量,然后對(duì)剩余imf分量進(jìn)行重構(gòu),得到去噪后柴油機(jī)油耗量測(cè)量信號(hào)的時(shí)間序列。測(cè)試結(jié)果表明:重構(gòu)后的信號(hào)能反映柴油機(jī)油耗量信號(hào)的真實(shí)趨勢(shì),其相對(duì)誤差約為0.72%。

基于變壓器器身振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)方法是近年來國(guó)內(nèi)外研究的一種新方法,本文主要針對(duì)變壓器振動(dòng)機(jī)理及采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行研究,利用小波變換在信號(hào)處理方面的強(qiáng)大功能,通過對(duì)實(shí)際運(yùn)行的電力變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析處理,去除信號(hào)白噪聲。

本文采用了不同小波函數(shù)及不同尺度參數(shù)對(duì)含強(qiáng)載波干擾的局部放電信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換，并對(duì)小波變換結(jié)果進(jìn)行了定量對(duì)比分析。仿真結(jié)果表明，在采樣頻率一定的情況下，不同的小波函數(shù)只有在各自的最佳尺度參數(shù)下對(duì)干擾的抑制能力才是最強(qiáng)的，因此，只有選取合適的小波函數(shù)及其最佳尺度參數(shù)才能更加有效地抑制周期載波干擾。

蛋雞聲音可用來評(píng)價(jià)蛋雞本身的福利狀況,然而蛋雞舍中往往存在著低頻風(fēng)機(jī)噪聲干擾蛋雞聲音信號(hào)的時(shí)頻特征。為了優(yōu)化含風(fēng)機(jī)噪聲的蛋雞聲音信號(hào),以海蘭褐蛋雞為例,利用數(shù)字化聲音采集平臺(tái),采集了不同的蛋雞叫聲和風(fēng)機(jī)噪聲。采用labview軟件,分析了蛋雞聲音和風(fēng)機(jī)噪聲的時(shí)頻特征,同時(shí)比較了濾波器和小波去噪方法在去除風(fēng)機(jī)噪聲方面的應(yīng)用效果。結(jié)果表明,蛋雞產(chǎn)蛋期間的聲音頻率范圍為400~2500hz,而風(fēng)機(jī)噪聲的頻率在600hz以內(nèi)。在信噪比為-20~10db蛋雞聲音環(huán)境中,無限脈沖響應(yīng)濾波器濾波后的均方根誤差要比有限脈沖響應(yīng)濾波器濾波后的均方根誤差小,說明無限脈沖響應(yīng)濾波器具有更好的濾波效果,與其他小波閾值去噪方法相比,以史坦無偏似然估計(jì)為閾值的小波去噪方法在去噪后的均方根誤差最小,表明這種方法的去噪效果更好。該研究可為蛋雞舍中風(fēng)機(jī)噪聲環(huán)境下的蛋雞聲音識(shí)別提供參考。

本文研究設(shè)計(jì)了專用于治療神經(jīng)系統(tǒng)腦部疾病的智能化離電信號(hào)反饋控制裝置。在分析人體腦電信號(hào)的基礎(chǔ)上，將腦電生物反饋與電磁反饋有機(jī)結(jié)合，能有效地調(diào)節(jié)腦神經(jīng)細(xì)胞的電活動(dòng)。臨床研究表明，該裝置對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)一些腦部疾病有顯著療效。

提出了一種新型的用于心電信號(hào)檢測(cè)的帶通濾波器。心電信號(hào)是常見的生物電信號(hào),低頻達(dá)到0.1hz,高頻分量超過100hz,其檢測(cè)電路中需要一個(gè)0.1—100hz的帶通濾波器。由于0.1hz的低截止頻率和片上電容、電阻值的限制,采用傳統(tǒng)濾波器設(shè)計(jì)方法很難達(dá)到設(shè)計(jì)要求。為尋找結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單而性能達(dá)標(biāo)的濾波器結(jié)構(gòu),引入了電流舵技術(shù),用低通濾波器和高通濾波器串聯(lián)的方式,使用不超過10kω的電阻和不超過6pf的電容就可以實(shí)現(xiàn)低達(dá)0.0267hz的截止頻率。該濾波器在smic0.18μm工藝下進(jìn)行設(shè)計(jì)與仿真,經(jīng)過仿真驗(yàn)證,該濾波器在1.8v工作電源的情況下獲得了0.0267202hz的通頻帶,低于168μv的輸入?yún)⒖荚肼?0.1—100hz頻帶內(nèi)相移小于±30°,帶內(nèi)波動(dòng)小于1db,濾波器整體功耗為311nw。該濾波器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,所需電阻電容值小,具有低噪聲、低功耗的特點(diǎn)。