小波閥值消噪硝銨NQR信號處理

信號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,最后利用實驗仿真信號和現(xiàn)場實測汽輪機(jī)振動信號,并考慮噪聲方差估計的對消噪的影響,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,分析結(jié)果表明該方法能夠最有效地消除噪聲。

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

桑塔納2000型轎車自動變速器有兩個結(jié)構(gòu)一樣的pwm(pulsewidthmodulation)調(diào)節(jié)電磁閥。其理想的控制信號是標(biāo)準(zhǔn)的矩形波,但實際中的信號都受到不同程度的干擾。該文利用不同預(yù)處理方法的幾個常用多小波對pwm電磁閥控制信號進(jìn)行消噪處理。仿真計算結(jié)果表明:選擇合適的預(yù)處理方法,利用多小波對信號消噪可以取得比傳統(tǒng)小波更好的消噪效果。仿真結(jié)果驗證了最優(yōu)預(yù)處理方法的多小波pwm電磁閥控制信號消澡的可行性和有效性,從而為進(jìn)一步提高電子控制單元ecu(electroniccontrolunit)仿真測試臺的性能提供有力依據(jù)。

常用傳感器和信號處理.

常用傳感器和信號處理

數(shù)字信號處理第9章

以無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院實訓(xùn)部原下屬企業(yè)無錫智能儀器儀表公司開發(fā)生產(chǎn)的調(diào)節(jié)閥為研究對象,通過在閥座節(jié)流斷面處、閥芯頭部等閥體內(nèi)各關(guān)鍵部位設(shè)置測點,利用微小型高頻動態(tài)壓力傳感器及其采集系統(tǒng),進(jìn)行多種工況和多個方位的試驗研究,對流場動態(tài)壓力信號進(jìn)行采集、處理和分析,探討由于閥內(nèi)氣體流動引發(fā)的閥門工作的穩(wěn)定性。

針對鋼繩芯膠帶工作環(huán)境復(fù)雜的特點,提出了一種用小波變換對鋼繩芯膠帶磁記憶檢測信號進(jìn)行預(yù)處理的方法。用小波變換模極大值方法對信號進(jìn)行奇異性檢測以及去噪處理,在去除了信號中噪聲的同時,有效地保留了信號的奇異性信息。用交替投影法重構(gòu)信號,極大地減少了重構(gòu)誤差。實驗結(jié)果表明,實時檢測的鋼繩芯磁記憶信號含有大量噪聲,經(jīng)小波變換處理后信號平滑了許多,信號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提供了理論依據(jù)。

基于傳統(tǒng)的交流電器選相分合閘技術(shù),考慮其中存在的采樣速率慢及合閘控制實現(xiàn)方式等問題,提出了一種新的基于單片機(jī)的解決方案。從提高相位計算精度出發(fā),采用高速采樣的高性能單片機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集;在合閘環(huán)節(jié),以電壓零相位取代瞬時相位作延時參考,避免了在瞬時相位計算過程中由頻率波動引起的誤差;在功率因數(shù)角的計算上,采用fft變換,由上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以取代單片機(jī)的計算,解決了由單片機(jī)對大量采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行fft計算造成的嚴(yán)重耗時問題。該方案提高了信號相位測量的準(zhǔn)確度,使得選相合閘更加準(zhǔn)確。

基于信息化時代背景下,數(shù)字信號處理技術(shù)作為一項新型的高端技術(shù),憑借其自身強(qiáng)大的優(yōu)勢特點,被廣泛的應(yīng)用于社會各個領(lǐng)域當(dāng)中,不但為企業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮其重要的作用。同時也影響著人們的生活領(lǐng)域,并為人們的實際生產(chǎn)生活提供重要的技術(shù)保障。本文主要對氣體檢測中濾波技術(shù)進(jìn)行了論述,同時對數(shù)字信號處理技術(shù)在氣體檢測中的應(yīng)用進(jìn)行了全面分析。

傳感器信號處理電路

以一款t/r組件中的實用控制電路為對象,研究了基于多層陶瓷電路基板的mcm結(jié)構(gòu)設(shè)計。針對高速信號的mcm多層基板布線技術(shù)及多層陶瓷基板的制作技術(shù),研制出具有高速電路性能的實用化mcm組件,其體積和重量大幅度減少,基板層數(shù)達(dá)到12層,最小線寬/線間距0.2mm,組裝密度57%。

介紹了在\"機(jī)械信號處理\"課程實驗教學(xué)改革中,采用基于labview軟件的課件開發(fā)與應(yīng)用。labview軟件仿真技術(shù)正日益融入許多經(jīng)典的專業(yè)基礎(chǔ)教學(xué)中,制作課件內(nèi)容靈活、設(shè)計性強(qiáng),彌補(bǔ)機(jī)械信號處理理論晦澀難懂的缺陷。教學(xué)實踐證明,該模式能較好激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和熱情,具有很好的推廣和應(yīng)用價值。

1 實驗一用fft作譜分析 一、實驗?zāi)康?1．進(jìn)一步加深dft算法原理和基本性質(zhì)的理解(因為fft只是dft的一 種快速算法，所以fft的運算結(jié)果必然滿足dft的基本性質(zhì))。 2．熟悉fft算法原理和fft子程序的應(yīng)用。 3．學(xué)習(xí)用fft對連續(xù)信號和時域離散信號進(jìn)行譜分析的方法，了解可能出 現(xiàn)的分析誤差及其原因，以便在實際中正確應(yīng)用fft。 二、實驗步驟 1．復(fù)習(xí)dft的定義、性質(zhì)和用dft作譜分析的有關(guān)內(nèi)容。 復(fù)習(xí)fft算法原理與編程思想，并對照dit—fft運算流圖和程序框圖， 2．讀懂本實驗提供的fft子程序。 3．編制信號產(chǎn)生子程序，產(chǎn)生以下典型信號供譜分析： nrnx41 1n，30n nx2n8，74n 0，其它n n4，30n nx33n，74n 0，其它n nnx 4 cos4 nnx 8

Lec5實時信號處理系統(tǒng)概論pdf

提出基于小波經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的柴油機(jī)油耗量信號去噪處理算法。將柴油機(jī)油耗量測量信號進(jìn)行經(jīng)驗?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應(yīng)的本征模函數(shù)(imf)分量,然后對剩余imf分量進(jìn)行重構(gòu),得到去噪后柴油機(jī)油耗量測量信號的時間序列。測試結(jié)果表明:重構(gòu)后的信號能反映柴油機(jī)油耗量信號的真實趨勢,其相對誤差約為0.72%。

排煙風(fēng)機(jī)振動信號中含有大量的噪聲和干擾,本文在分析小波消噪基本原理的基礎(chǔ)上,探討了排煙風(fēng)機(jī)振動信號的軟、硬閾值小波消噪算法及其折衷消噪算法,并通過對消噪效果進(jìn)行比較,最終確定了折衷系數(shù)。

提出一種新的閥值函數(shù),對小波閥值去噪方法中傳統(tǒng)閥值函數(shù)的缺點進(jìn)行改進(jìn).實驗結(jié)果表明,該方法有效提高了性噪比.

采取小波算法,運用小波變換閥值法對振動信號進(jìn)行去噪。對比了傳統(tǒng)的軟閥值函數(shù)和硬閥值函數(shù)的優(yōu)缺點,并在軟、硬閥值函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的閥值函數(shù)的方法。通過與軟、硬閥值函數(shù)方法去噪效果的仿真對比分析,新的去噪方法提高了重構(gòu)信號的信噪比,可以有效去除噪聲,并對原始信號的細(xì)節(jié)特征保留較好。

在基于差分doppler技術(shù)的高精度單站無源定位中，輻射源頻率(或其變化率)的高精度測量對定位是十分重要的。文章研究了相參脈沖信號頻率估計的crlb界，并推導(dǎo)了ml算法的簡化估計方差公式，根據(jù)此簡化的估計方差公式可以容易的得到相參脈沖信號頻率估計的信噪比閥值。計算機(jī)仿真證明了理論分析的正確性。

壓實過程中振動壓路機(jī)振動輪加速度信號會存在各種噪聲干擾,因此需對振動輪加速度信號進(jìn)行處理以保證其準(zhǔn)確性。針對傳統(tǒng)傅里葉變化處理信號會丟失較多原始信號的信息的缺點,引入小波分析中的小波閾值法對振動輪加速度信號進(jìn)行處理,并確定heursure閾值法為最優(yōu)的振動輪加速度信號處理方法。進(jìn)一步通過提取處理后加速度信號的幅值與連續(xù)壓實指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性校驗,驗證了小波分析在振動輪加速度處理方面的優(yōu)勢。

nyquist采樣速率條件下的信號采樣,采樣系統(tǒng)表現(xiàn)良好并且信號可以被稀疏向量近似表示時,信號可以被有效而精確地重構(gòu).針對無噪聲信號,利用確定的稀疏基和隨機(jī)的觀測矩陣,研究迭代硬閥值算法的有效性.若觀測矩陣滿足有限等距性質(zhì)(rip),且稀疏基與隨機(jī)觀測矩陣不相干時,通過該算法,原始信號的稀疏投影可以被高概率重構(gòu).最后,利用哈達(dá)碼正交矩陣作為稀疏基,高斯隨機(jī)矩陣作為觀測矩陣,對原始信號的稀疏投影進(jìn)行重構(gòu),結(jié)果驗證了該算法的有效性.