应用于发动机参数测量的直接吸收氧气光谱信号降噪研究

针对直接吸收氧气光谱信号噪声较大的问题,开展了光谱信号降噪研究。以气流质量流量测量为例,说明氧气光谱信号的SNR(信噪比)要求较高。在光谱信号的测量过程当中,信号受到信号发生器等多个环节的干扰。经过对信号发生器噪声等信号进行分析,排除了"正弦噪声"的上述来源。采用自平衡检测方法,去除了该"正弦噪声"。通过对降噪后信号进行氧气浓度计算,其结果精度优于1%,证明了该方法的适用性。利用上述研究成果拓展了微小氧气光谱信号的检测能力,其光谱吸光度在10-3量级。     

小波包分析在电机信号消噪处理中的应用

在检测航空高速直流电机的机械特性信号时,采样信号中含有大量干扰噪声,对信号的消噪是进行信号提取、分析、故障诊断和处理的前期工作,其效果将直接影响到后期工作.针对电机起动过程中的噪声干扰信号,采用小波包分析的软阈值方法消噪,取得了良好的效果.     

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值,达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

小波变换与SVD结合的射频信号消噪方法

射频信号因具备空间远距离传输特性被广泛应用于航天测控等领域,但空间磁场、信道、设备元器件等会引入大量噪声干扰,对射频信号的传播及后续分析处理造成影响。而目前关于射频信号消噪的研究很少,针对此问题,对比研究了传统滤波器消噪、小波阈值法及SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)法在射频信号消噪方面的应用,仿真分析了各算法对有用射频信号的提取效果,从而发现3种方法均能起到噪声抑制的作用,但是,滤波器法明显会降低信号能量,小波变换法易使重构信号失真,而SVD法则运算时间较长。为此,提出将小波阈值法与SVD相结合,用于射频信号消噪。再通过比对各方法消噪的性能指标,验证了将2种方法结合,可有效提高运算效率及噪声抑制能力。     

扰动基座下惯组信号消噪方法对比研究

针对捷联惯导系统在扰动基座下对准时,惯组信号中存在干扰角运动和线运动的特点,进行了车载扰动基座初始对准试验,对试验数据进行频谱分析,得到车载扰动基座环境的频域特性。根据分析结果,设计并实现了FIR数字滤波器滤波和小波滤波对惯组信号的消噪,频谱分析和惯性系粗对准的结果显示,这两种方法都能有效地消除惯组信号中的噪声。数据分析显示,小波滤波的效果要优于FIR数字滤波器滤波的效果。     

基于小波包变换和B样条拟合的特征参数提取

提出了综合应用卷积型小波包变换和B样条拟合的特征参数提取方法，卷积型小波包变换能取得比常规小波消噪更好的效果，对于消噪处理后的信号，用B样条进行逼近，得到其分段解析表达式，并计算一阶和二阶导数确定特征点，提取特征参数，有效抑制了噪声对特征点计算的影响，提高了特征参数提取的准确度。     

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

小波包变换对遥测速变数据噪声消除效果的改进

在介绍小波包定义和降噪声原理的基础上,提出了采用小波包变换降低噪声的方法。为验证该方法的有效性,将其用于某型导弹试验中所测遥测数据的降噪处理中,并与小波变换降噪效果进行比较。结果表明,小波包变换改进了遥测速变数据的消噪效果,是速变信号降噪一种更为有效的方法。     

自适应消噪与轴承故障诊断

本文采用自适应消噪技术来提高轴承振动信号的信噪比,在常用的 LMS (widrow)算法的基础上,讨论收敛快而计算量增加又较少的 VS (Variable Step)算法,分析表明 VS算法较LMS算法更适于自适应消噪在机械故障诊断中的应用。对故障轴承的振动信号进行同态自适应消噪处理和异态自适应消噪处理,都有助于发现轴承的故障。