基于CCD的单缝衍射条纹光强测量与小波去噪技术研究

通过CCD的数据采集对单缝衍射条纹的光强进行测量试验,简要分析了试验中的噪声来源。提出使用小波技术对CCD的采集信号进行噪声滤除,详细讨论了小波的分解与重构以及在去除噪声中的应用。试验结果表明,小波技术能完全滤除噪声。     

光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法

光纤陀螺分形噪声往往具有长相关特性,导致陀螺输出信号慢漂移.为了滤除这类分形噪声,提出了一种分数阶预白化差分方法,通过该方法可以将分形噪声转化为高斯白噪声;利用小波变换,在小波变换域中采用Bayes软阈值去噪方法去除该白化噪声,从而形成了一种光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法.对VG949p型光纤陀螺实测数据处理结果表明,该方法能够有效地去除其中的分形噪声,抑制了陀螺低频漂移,同时也滤掉了其高频噪声项.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

基于相关双采样技术的CCD视频信号处理研究

在动态目标的CCD探测中,一个非常关键的技术就是对CCD输出信号噪声的抑制或削弱,以提高输出信号的信噪比。首先,对CCD输出信号的特性及常用处理方法进行了简要描述,并结合CCD输出噪声的特点,对相关双采样(Correlated Double Sampling)法进行了细致地分析。最后在建立CDS传输函数及噪声分析模型的基础上,利用最适合的相关双采样技术对CCD信号存在的复位噪声及其它低频噪声的抑制进行了相关测试。结果表明:对2δ法CDS电路,只要选择合适的采样时间,不仅能有效地消除KTC噪声,而且对低频噪声及其它白噪声也有不同程度的抑制。     

基于小波变换的光纤周界定位系统

为提高基于双Mach-Zehnder干涉仪结构的光纤周界定位系统的定位精度,对信号频率范围及信噪比对系统定位精度的影响进行了理论分析和仿真研究.在此基础上,提出在选用光缆时需要兼顾对外界振动的敏感性和对外场复杂环境的适应性,以确保在长期可靠运行的前提下,扩展采集信号的频率范围;使用小波阈值降噪算法,提取振动信号的有效频率成分,滤除噪声,提高信噪比.最后进行了监测距离31 km的外场实验,验证了所选用光缆的优良性能和小波降噪算法的有效性.     

基于小波变换的光纤周界定位系统

为提高基于双Mach-Zehnder干涉仪结构的光纤周界定位系统的定位精度,对信号频率范围及信噪比对系统定位精度的影响进行了理论分析和仿真研究.在此基础上,提出在选用光缆时需要兼顾对外界振动的敏感性和对外场复杂环境的适应性,以确保在长期可靠运行的前提下,扩展采集信号的频率范围;使用小波阈值降噪算法,提取振动信号的有效频率成分,滤除噪声,提高信噪比.最后进行了监测距离31 km的外场实验,验证了所选用光缆的优良性能和小波降噪算法的有效性.     

磁轴承PWM开关功放电流实时降噪

针对传统低通滤波器在脉冲宽度调制(PWM, Pulse Width Modulation)开关功放电流降噪过程中存在去噪效果与系统带宽难以兼顾的问题,提出了一种基于提升小波变换的功放电流实时降噪法.首先基于dB4提升小波算法,采用滑动数据窗、对称边界拓展和阈值法强制降噪等相结合的方案实现对功放电流的实时降噪.然后根据不同小波分解层数对系统截止频率的影响,确定合适的小波分解层数.实验证明,提升小波实时降噪算法既可以有效地滤除功放电流噪声,又对系统带宽和相角滞后影响较小,非常适用于对实时性和信噪比都有较高要求的磁悬浮高速转子系统.      

基于MOF准则的原子钟噪声分离研究

按照MOF（the Method of Frame）准则,对原子钟信号进行噪声分离,并应用阿伦方差对基于不同小波字典的噪声分离结果进行评价。试验结果表明,应用余弦（DCT）字典、余弦包（CP）字典、Sym8小波包（WP）字典进行噪声分离后的阿伦方差分别从原始信号的4.5538e-15提高到2.2100e-15,3.3125e-15,8.2848e-16,说明MOF准则下,选取适当的小波字典对原子钟信号进行噪声分离,能够获得很好的稳定度。     

直升机声疲劳源的诊断技术研究

首次开展直升机声疲劳源的诊断工作,基于小波变换原理,建立了直升机声疲劳源的诊断方法与技术,它包含小波分解与重构阶数的确定、噪声信号分解、分解信号重构以及分离信号的1/3倍频程计算等方面内容.该方法具有低频信号分辨率高和易于重构等特征,特别适合直升机的主、尾桨噪声信号进行分离.通过对模拟的主、尾桨信号进行分离,并将分离后的信号与原始信号相比,发现误差不超过2.3%,因此,验证了该法的有效性.另外,应用该法还对小松鼠直升机所记录的噪声信号进行主、尾桨噪声分离,所得结果表明:建立的直升机声疲劳源的诊断技术,能够处理直升机非平稳噪声信号,可以完成直升机主、尾桨噪声的分离.     

CCD温度对星敏感器星点定位精度的影响

CCD噪声是影响星敏感器星点定位精度的误差源之一,以DV437-BU2型CCD为例,对CCD的暗电流、暗电流散粒噪声、暗电流不均匀噪声等的温度特性进行了实验测量．研究了CCD温度对星敏感器星点定位精度的影响,结果表明：对于DV437-BU2型CCD芯片,当CCD工作温度高于300K时,降温可以显著提高星敏感器星点定位精度,当CCD工作温度低于300K时,降温对星点定位精度的影响不明显;当温度由330K降到300K时,星点定位精度由0．12个像素提高至0．078个像素．     

光纤陀螺中分形噪声的参数估计和去除

光纤陀螺零漂信号中主要存在分形噪声和高斯白噪声,采用传统的时间序列分析法很难去除这类混合噪声.基于小波分析,提出一种分步估计加性白噪声强度和分形随机过程参数的新方法.先通过拟合自相关函数,估计出白噪声的强度;再在小波变换域估计分形噪声参数,并选取适当软阈值对测量值滤波.实验结果表明该估计和降噪方法有效地去除了光纤陀螺中的混合噪声,且不需要噪声的先验知识,具有很好的适应性.      

基于小波变换的干涉SAR图像的降噪方法

根据干涉合成孔径雷达(SAR)图像的噪声来源和性质以及干涉合成孔径雷达信号处理的特点,选择了具有对称性和紧支性的双正交小波变换应用于干涉SAR图像的噪声抑制,提出了基于小波标架表示的干涉SAR相位图像的降噪算法.与传统的低通滤波器及中值滤波器处理的结果对比显示,利用小波变换方法处理干涉合成孔径雷达图像以提高干涉相位精度的方法是可行的,并且小波变换方法是基于观测数据的自适应算法.      

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.      

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.      

利用小波分析在轨识别空间目标轨道机动

空间目标的轨道机动往往隐藏在测量噪声中, 不容易被识别出来. 轨道机动可以引起机械能的突变, 用空间目标与航天器的单位质量机械能差作为机动识别的特征信号, 不会引入航天器本身的定轨误差. 用小波多尺度分解处理含噪声的特征信号, 对分解后的数据利用算法识别是否存在机动. 仿真结果表明, 本文提供的方法能有效识别空间目标的轨道机动.      

Noise analysis of continuous GPS coordinate time series for CMONOC

The Crustal Movement Observation Network of China (CMONOC) is one of the major scientific infrastructures, mainly using Global Positioning System (GPS) measurements, to monitor crustal deformation in the Chinese mainland. In this paper, decade-long coordinate time series of 26 continuous GPS sites of CMONOC are analyzed for their noise content using maximum likelihood estimation (MLE). We study the noise properties of continuous GPS time series of CMONOC for the unfiltered, filtered solutions and also the common mode signals in terms of power law plus white noise model. In the spatial filtering, we remove for every time series a common mode error that was estimated from a modified stacking of position residuals from other sites within ∼1000 km of the selected site. We find that the common mode signal in our network has a combination of spatially correlated flicker noise and a common white noise with large spatial extent. We demonstrate that for the unfiltered solutions of CMONOC continuous GPS sites the main colored noise is a flicker process, with a mean spectral index of ∼1. For the filtered solutions, the main colored noise is a general power law process, indicating that a major number of the filtered regional solutions have a combination of noise sources or local effects. The velocity uncertainties from CMONOC continuous GPS coordinate time series may be underestimated by factors of 8–16 if a pure white noise model is assumed. In addition, using a white plus flicker noise model, the median values of velocity errors for the unfiltered solutions are 0.16 (north), 0.17 (east) and 0.58 (vertical) mm/yr, and the median values for the filtered solutions are 0.09 (north), 0.10 (east) and 0.40 (vertical) mm/yr.     

基于小波变换的含噪图片的自适应边缘提取

对含有白噪声的图片的边缘提取进行了讨论。利用噪声图像小波系数的统计特征和小波变换的多尺度特性构造收缩因子 ,通过收缩因子对图片中的噪声和边缘区别对待。而且通过极大似然法估计小波系数概率模型中的三个参数 ,使算法达到自适应性。利用所讨论的理论对一幅含有噪声的图像进行边缘提取实验 ,结果令人满意