基于小波分析的火箭发动机试验流量数据去噪处理

在某型号火箭发动机试验中,液氧流量数据包含有大量的噪声成分,严重影响对发动机性能的评估。采用小波分析方法对含噪信号进行去噪处理。分析硬阈值、软阈值阈值去噪方法的特点。以信噪比作为选用Sym系和Db系小波基函数的衡量标准选取Sym5和Db9小波作为基函数。将Sym5、Db9小波基函数分别与自适应阈值选择无偏似然估计法(Rigrsure)、启发式阈值选择法(Heursure)进行组合对含噪数据进行去噪处理,将信噪比和相关系数作为去噪效果的评价指标。计算去噪后的数据与设计部门提供的理论数据的相对误差,结果显示Rigrsure和Db9基函数组合的去噪方法效果较好。该方法在火箭发动机试验数据去噪领域有重要的应用和推广价值。     

一种基于组合赋权法的小波去噪质量评价方法

针对传统质量评价指标在小波阈值去噪中理论依据不足的问题,提出了一种基于组合赋权法的小波去噪质量评价方法,能够为小波去噪参数的选择提供有效评价。通过分析在真值未知情况下均方根误差（RMSE）、信噪比（SNR）、平滑度等单项指标的特点,选取RMSE与平滑度作为小波去噪指标,对其进行归一化处理,采用信息熵权与变异系数的方法进行组合赋权,将归一化指标与对应权值线性组合,得到一种新的指标即为复合评价指标,其值越小,说明去噪效果越好,所选参数越优。仿真实验表明,在真值已知情况下,该评价指标具有更高的准确性,能够适用于不同的分解层数与小波基函数,具有比传统方法更好的适用性;实测数据表明,所提方法得出的小波去噪峰值域更加光滑,波形更加平稳,去噪效果更佳。     

基于EEMD-Hilbert谱的涡街流量计尾迹振荡特性

为了研究涡街流量计尾迹振荡特征,采用集总经验模态分解(EEMD)-Hilbert谱方法,对测量介质为空气、流量范围为10.58~220 m~3/h的涡街流量计管壁差压信号进行处理,首先用EEMD方法对管壁差压信号进行分解,得到固有模态分量,然后对分解后的各个分量进行Hilbert变换,得到Hilbert谱和边际谱,进而提取管壁差压信号的旋涡脱落频率。比较了Fourier变换与EEMD-Hilbert谱方法在信号去噪和频率提取方面的性能。结果表明:EEMD-Hilbert谱方法可有效去除叠加在实际涡街成分之中的噪声,能够较完整保留尾迹振荡的固有成分;在流量较低时,EEMD-Hilbert谱方法对尾迹振荡频率的提取精度比Fourier变换高30%以上,有效拓展了涡街流量计的测量下限;通过计算能量比,揭示了EEMD-Hilbert谱方法提高频率提取精度的原因,即EEMD-Hilbert谱方法降低了信噪比;Hilbert谱直观表示信号的时间-频率-能量关系。     

SAR图像的非下采样Contourlet噪声抑制算法

非下采样Contourlet变换克服了小波变换非一维奇异性最优基的缺点,而且其平移不变性使其边缘保持能力优于Contourlet.提出了一种非下采样Contourlet的合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)相干斑去噪模型.首先对SAR图像进行同态变换,将乘性噪声变为加性噪声;再进行非下采样Contourlet变换,包括非下采样金字塔分级和非下采样方向滤波2部分;最后利用阈值的方法将信噪实施分离.实验中针对乘性噪声污染的航拍图像和原始SAR图像,进行了传统的Lee滤波器和小波滤波器去噪,与上述模型去噪进行比较,在去噪性能和边缘保持的主观视觉上都得到了优异的结果.      

改进的小波阈值消噪法应用于超声信号处理

超声检测中回波信号信噪比低、易于被噪声淹没,小波变换是一种有效的提取缺陷回波的方法.建立了超声缺陷回波信号的数学模型,对基于小波变换的软、硬阈值消噪法作了改进,提出一种折中方法用于超声缺陷回波信号的去噪,同时以信噪比为目标函数对参数的选取也作了优化.仿真实验结果表明,改进方法非常适合用于超声信号的分析,能够很好地抑制噪声,它最大程度的发挥了小波软、硬阈值消噪法的优点,避免它们的缺点,使用该方法处理的信号相对于小波软、硬阈值消噪法在一定程度上改善了去噪的效果,提高了回波信号的信噪比.      

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

小管径超声波流量计去噪方法

超声波流量计中存在各种噪声,直接影响流量测量的精度。文章首先分析了小管径超声波流量计中噪声的来源,从实时性的角度出发,提出了一种直接对测量时间差进行去噪的方法,避免了对原始超声波信号进行采样、分析带来的实时性差的问题。针对随机噪声和声学噪声引起的时间差数据中的误差,以硬阈值小波滤波作为第一级滤波、中值加均值滤波为第二级滤波进行处理。通过流量测量实验,验证了去噪方法的有效性,结果表明,去噪后流量计的瞬时测量误差小于1%。     

小波阈值去噪法在MEMS陀螺信号处理中的应用

近年来MEMS陀螺发展迅速，应用广泛，但性能参差不齐。为改善MEMS陀螺的输出信号性能，综述了近年来小波阈值去噪法在该领域内的研究进展情况。重点从阈值函数的不同改进形式、阈值选取方式的不同以及分解层数三方面对比分析各小波阈值去噪法之间的优缺点。通过现阶段的去噪效果评判标准，结合MEMS陀螺信号的特点，对近年来小波阈值去噪的应用情况进行分析说明，总结小波阈值去噪法在不同使用条件下对MEMS陀螺信号处理上的优势与不足，为后续相关研究提供一定的参考价值。     

基于FFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术的研究

为了消除直接扩频系统中的窄带干扰,采用变换域中的频域抗窄带干扰方法。根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅里叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制。采用Verilog HDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述,最后在硬件测试平台上进行性能测试,测试结果表明带有窄带干扰的扩频序列通过窄带抑制模块后能够有效抑制窄带干扰。     

The power spectra as a probe of some physical features of X-ray binaries

We have simulated, using a Monte Carlo method, intensity time series representing the time behaviour of some high mass X ray binaries. Taking into account some physical models of the accretion processes, we have parametrized different physical conditions on the source. The resulting time series have been analysed by Fast Fourier Transform techniques. Using different sets of parameters we have been able to generate power spectra of different shapes. Some preliminary results of these simulations and a comparison with an observed spectrum of a galactic X ray binary are discussed.     

北京地区磁暴频谱及能量的分配因子

本文利用北京、青光、昌黎地磁台1973-1977年80个磁暴资料,借助快速付里叶变换的方法,把时间域里的磁暴转化到频率域中,以频谱的形式表现出来,用频率为参量把不同类型的磁暴进行了相互间的比较和分析;研究了磁暴在频率域中的特性.得出了局部地区磁暴频谱的一般特征;并发现在周期0.5-6.8小时范围内,磁暴能量具有恒定的分配因子.这对探讨磁暴源的物理特性以及日地关系的研究都是有意义的.      

一次暴雨激发平流层重力波的卫星观测与数值模拟

针对卫星Aqua/AIRS观测到的与2011年7月25日山东省乳山市特大暴雨相伴的一次平流层重力波过程,利用中尺度数值模式WRF进行暴雨诱发平流层重力波的数值模拟.对模式输出的垂直速度场和温度扰动场的分析表明,暴雨在平流层内的弧状波结构主要集中在降水云系东侧,水平影响范围大于1000km,且随着高度的增加,圆弧状结构趋于闭合,波动能量显著增强.此外,对垂直速度剖面结构分析表明,受高空东风和风切变的影响,重力波在上传过程中逆着背景风场向东传输,不同高度波动形态各异.基于快速傅里叶变换（FFT）的功率谱分析结果表明,此次暴雨激发的平流层重力波在35km高度的周期为7~20h,水平波长约为1000km,垂直波长为5~10km.通过分析动量通量的垂直输送,定量反映出重力波上传过程中的动力学变化特征.      

Accuracy analysis of GNSS-IR snow depth inversion algorithms

In recent years, with the continuous development of Global Navigation Satellite System (GNSS), it has been applied not only to navigation and positioning, but also to Earth surface environment monitoring. At present, when performing GNSS-IR (GNSS Interferometric Reflectometry) snow depth inversion, Lomb-Scargle Periodogram (LSP) spectrum analysis is mainly used to calculate the vertical height from the antenna phase center to the reflection surface. However, it has the problem of low identification of power spectrum analysis, which may lead to frequency leakage. Therefore, Fast Fourier Transform (FFT) spectrum analysis and Nonlinear Least Square Fitting (NLSF) are introduced to calculate the vertical height in this paper. The GNSS-IR snow depth inversion experiment is carried out by using the observation data of P351 station in PBO (Plate Boundary Observatory) network of the United States from 2013 to 2016. Three algorithms are used to invert the snow depth and compared with the actual snow depth provided by the station 490 in the SNOTEL network. The observations data of L1 and L2 bands are respectively used to find the optimal combination between different algorithms further to improve the accuracy of GNSS-IR snow depth inversion. For L1 band, different snow depths correspond to different optimal algorithms. When the snow depth is less than 0.8 m, the inversion accuracy of NLSF algorithm is the highest. When the snow depth is greater than 0.8 m, the inversion accuracy of FFT algorithm is higher. Therefore, according to the different snow depth, a combined algorithm of NLSF + FFT is proposed for GNSS-IR snow depth inversion. Compared with the traditional LSP algorithm, the inversion accuracy of the combined algorithm is improved by 10%. For L2 band data, the results show that the accuracy of snow depth inversion of various algorithms do not change with the variations of snow depth. Among the three single algorithms, the inversion accuracy of FFT algorithm is better than that of LSP and NLSF algorithms.     

综合孔径辐射计偏微分方程近场图像反演算法

针对综合孔径辐射计傅里叶变换成像算法在近场条件下失效的问题,提出了一种基于局部自适应偏微分方程的精确数值图像反演算法.该反演算法根据待反演亮温图像的局部特征,在图像背景区域进行各向同性扩散来抑制噪声,在图像目标区域进行自适应扩散来保持图像边缘细节.近场仿真结果表明,该算法有效地降低了可视度测量噪声对亮温图像反演的影响.用一套8 mm波段二维综合孔径辐射计BHU-2D-U进行了成像实验,实验结果证明了该近场图像反演算法的有效性.      

六端口技术的时域分析

本文阐述了用同轴双六端口自动网络分析仪测量非互易二端口器件的原理,以及所用的计算机软件数学模型。出了100～1000MHz频段内测量铁氧体隔离器参数的实验结果。     

基于IDFT的指定方向图形状的阵列综合研究

在卫星通信、遥感及综合孔径雷达等领域,指定方向图形状的阵列天线有着广泛的应用。基于逆离散傅立叶变换（ＩＤＦＴ）算法,提出了一种新的阵列综合算法。该方法具有计算量小、计算数值稳定性好等特点。结合加窗技术,可在主瓣赋形精度、主瓣宽度和副瓣电平间进行灵活折中,以达到不同的设计要求。     

太阳X-EUV成像望远镜的图像优化处理

太阳X-EUV成像望远镜主要用来监测和预报影响空间天气变化的太阳活动,成像资料专门服务于空间天气预报研究.为了满足望远镜的空间适应性,望远镜获取的图像会受到其结构调制形成的噪声干扰.本文主要对望远镜所获取的图像进行优化处理,讨论了傅里叶变换的物理意义及其在图像处理中的应用.通过二维离散傅里叶变换,将图像变换到频率域空间;选用巴特沃思陷波滤波器滤波,通过程序设计,实际调试,在尽量减少图像失真的前提下,滤除图像中的周期性噪声.优化后的图像有利于进一步分析太阳活动现象.      

基于波长调制谐波信号主峰拟合的气体浓度测量方法

为了提高激光波长调制光谱法(WMS)测量气体浓度的速度和准确度,首次提出了一种通过对吸收光谱谐波信号的主峰进行拟合的气体浓度测量方法。在该方法中,只扫描吸收光谱谐波信号的主峰部分来获得谐波信号(WMS-2f/1f)的峰值点。因为缩减了吸收光谱的扫描范围,所以扫描速度得到了提高。通过对吸收光谱谐波信号(WMS-2f/1f)的主峰部分进行多项式拟合,进一步提高了测量精度。详细讨论了多项式阶数的确认方法,以及拟合数据长度对测量结果的影响。通过测量不同情况下的二氧化碳浓度验证了该方法的有效性。