基于小波分析的信号滤波方法研究

设计了模拟温度信号的数据采集系统,采集了温度信号T．分别利用最小二乘平滑滤波方法和小波变换滤波方法对传感器输出的原始温度信号T进行滤波,通过对比滤波后波形和残差体现了小波分析在信号滤波应用中的优越性。     

民航导航设备集中监控三种信号采方案的设计与实现

本文介绍了导航设备监控系统中使用的三种信号采集方案，阐明了导航设备的信号采集原则、采集方案的设计思想、电路构成和功能，为实现民航导航设备的集中监控提供了可以借鉴的信号采集经验     

微型计算机数据采集与处理的小型系统

介绍了一种利用微型计算机进行数据采集与处理的小型系统。文中对系统的硬件配置，性能和特点以及软件的编制原则，方法和应用细节等，均作了简要说明。最后，列举了常规数据和高频动态信号的采集，处理结果实例。本文对于科学实验与工业上的信号检测研究提供了参考。     

多路交流信号同步数据采集器

介绍了一种多路交流信号的同步数据采集器,系统采用微控制器控制,由A/D转换、可编程逻辑器件等组成,可连续采集三相交流电压值,并测出各相之间的相位差.     

基于粗糙集理论的振动信号数据挖掘研究

利用转子试验台,采集了转子不对中、支座松动和转子碰磨等三种振动信号。以采集到的部分振动信号为例,在时域上进行小波变换的能量特征提取。并以能量为特征参数,利用粗糙集理论对采集到的信号进行数据挖掘和获取故障规则。在获取的规则基础上,对余下的振动信号进行了验证,结果表明诊断全部正确,规则是有意义的。     

基于虚拟仪器信号发生器设计与实现

介绍了基于NI公司的软件开发平台LabVIEW的虚拟仪器设计方法。利用LabVIEW图形编程语言。设计了基于PXI机箱和PXI5412的实用性很强的常用虚拟信号发生器以及针对民用航空ATC（air traffic control）系统的询问信号发生器，说明了虚拟仪器在现代测试领域中的重要地位及其广阔的发展前景。     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

力传感器动标输入信号的理论研究

讨论了对力传感器进行动态校准时输入力信号应满足的条件，给出了三种常用的力传感器在动态标定时使用的力信号的频率特性和有效条件。     

基于核函数的后置非线性盲源分离算法在铁磁材料缺陷检测中的应用研究

磁记忆信号检测是分析铁磁材料缺陷和缺陷定位的一种有效方法。由于检测环境噪声、缺陷磁记忆信号弱以及缺陷位置重合引起的信号抵消等原因，易导致传感器采集到的是多维混合磁记忆加噪声复杂信号，体现出较强的盲特性。如何从观测信号中提取有效缺陷信号是分析缺陷类型及定位的关键，传统的降噪方法无法从混合磁记忆观测信号中有效分离缺陷特征信号。文章提出基于核函数的后置非线性盲源分离算法对地下埋管磁记忆信号进行分离，通过与经典盲分离算法Fast ICA进行算法性能比较，表明新算法能够较好地从混合信号中提取有效缺陷特征。     

SM—2100瞬态数据采集与处理系统的开发应用

ＳＭ－２１００瞬态信号采集与处理系统是从日本引进的大型成套设备。文简述了该系统的内部结构、分析功能和外部设备，并指出了它们的应用特点，着重介绍了在信号分析、炮风洞和激波管的参数测量、建筑物的振动分析及讲师标定等方面的应用情况，并有实际例证，尤其在炮风洞和激波管参数测量方面的应用，反应了该系统在快速、瞬态信号测量方面的应用价值，从而为进一步开发该系统的广泛应用领域提供了有效的途径。也在引进，消化，吸     

北斗B1 QPSK调制信号的高灵敏度捕获算法

卫星信号在复杂环境中功率存在衰减,导致其低于接收机正常捕获范围,给信号捕获带来较大困难。在分析北斗B1频点信号体制及研究码并行捕获算法基础上,提出了针对北斗B1 QPSK调制信号的双通道并行搜索捕获算法,设计了优化的相干、非相干码并行捕获算法,解决了信噪比较低环境中北斗卫星信号捕获困难的问题。利用卫星信号模拟器产生的仿真信号对双通道并行捕获算法和相干、非相干累加捕获算法进行验证与分析,结果表明,前者性能明显优于单通道捕获,后者较普通捕获算法具有更理想的捕获灵敏度。     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

低频信号的混沌高斯化检测方法

大气天电噪声是干扰低频信号的主要噪声源。文章主要针对大气噪声的高斯化方法进行研究,提出了基于混沌方程快速求解、混沌相变判别等技术的噪声高斯化方法,以非线性信号处理技术为依据,通过实验室模拟信道环境,完成低频弱信号的混沌高斯化及检测,2PSK弱信号检测的理论实验验证了其有效性,可为低频接收技术的发展提供依据。     

温变环境中测试信号传输的仿真及试验

信号传输理论应用于电路网络中,由基尔霍夫定律推导了离散的温度-时间信号传输模型.给出了一种基于电压和电流的迭代算法,分别实现了导线升温、降温过程的信号传输仿真分析.研究表明:测试信号幅值随温度升高而逐渐衰减,在300℃时,幅值衰减了10%左右,而在升、降温并存环境中幅值衰减更加明显.在此基础上,设计了温变环境下的振动测试试验,所得结果与仿真分析结果一致.该研究为提高振动测试信号的精度提供了一种新方法.      

信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。     

非圆特征恢复特征空间投影鲁棒波束形成

提出了一种利用非圆特征恢复思想的鲁棒波束形成方法。该方法在特征空间投影技术的基础上,进一步利用波束形成器输出的非圆特征参数构造代价函数,通过角度搜索使代价函数最大化来修正主瓣中心指向,在保证鲁棒性的同时尽可能提升波束形成器的输出性能。同时,该方法不需要设置用户参数,且适用于任意阶非圆信号,对于旁瓣干扰信号的非圆特性不敏感,具有广泛的应用背景。最后分别针对二阶非圆信号情形和高阶非圆信号情形进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。     

Asymptotic Performance of Sparse Signal Detection Using Convex Programming Method

The detection of sparse signals against background noise is considered. Detecting signals of such kind is difficult since only a small portion of the signal carries information. Prior knowledge is usually assumed to ease detection. In this paper, we consider the general unknown and arbitrary sparse signal detection problem when no prior knowledge is available. Under a Neyman-Pearson hypothesis-testing framework, a new detection scheme is proposed by combining a generalized likelihood ratio test (GLRT)-like test statistic and convex programming methods which directly exploit sparsity in an underdetermined system of linear equations. We characterize large sample behavior of the proposed method by analyzing its asymptotic performance. Specifically, we give the condition for the Chernoff-consistent detection which shows that the proposed method is very sensitive to the 2 norm energy of the sparse signals. Both the false alarm rate and the miss rate tend to zero at vanishing signal-to-noise ratio (SNR), as long as the signal energy grows at least logarithmically with the problem dimension. Next we give a large deviation analysis to characterize the error exponent for the Neyman-Pearson detection. We derive the oracle error exponent assuming signal knowledge. Then we explicitly derive the error exponent of the proposed scheme and compare it with the oracle exponent. We complement our study with numerical experiments, showing that the proposed method performs in the vicinity of the likelihood ratio test (LRT) method in the finite sample scenario and the error probability degrades exponentially with the number of observations.     

压缩感知下梯度投影在图像去噪中的应用

图像传输和接收的过程中不可避免地受到多种因素的影响而产生噪声,这样通常使得图像模糊不清难以辨识。针对去除图像高斯白噪声对图像辨识的干扰,提出利用压缩感知最优化求解思想,运用一种快速计算方法将高维数的图像信号投影在低维空间上,从而类比于压缩感知理论进行重构处理,并实现对含噪声信号的图像进行还原。实验结果证明,梯度投影法能较好地去除图像高斯白噪声,尤其对于图像中物体边界的辨识效果明显,为图像去除噪声提供了新的思路和方法。     

高斯非平稳机动目标波达角模型及跟踪

在实际的跟踪情况中,由于环境条件、目标反射截面等因素的变化,回波信号的功率会随时间变化,即不满足通常阵列信号处理中对高斯信号作平稳性的假设。针对复杂运动条件下高斯非平稳目标的跟踪问题,提出了一种新的机动目标波达角(DOA)模型。该模型全面地刻画了高斯非平稳机动目标的动态,并将目标的DOA和信号功率作为状态变量进行了联合考虑,同时运用虚拟阵列的表示方法构建了相应的观测方程。对于建立的新模型,最后采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的框架完成了整个跟踪算法。分析和仿真结果表明,当高斯非平稳机动目标之间存在长时间相互接近的情况时,新方法仍然可以获得较好的跟踪性能。     

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。