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。     

小波分析在直接吸收谱信号分析中的应用

采用小波分析方法对直接吸收谱信号进行消噪处理,通过对信号的高、低频部分进行分离实现了噪声消除。采用这种方法对近红外波段的DFB(分布反馈)半导体激光器所发出并且经由气室吸收、数据采集等步骤产生的直接吸收信号进行噪声消除实验,清除了数据中的高频噪声。实验中的两种光谱信号经消噪处理后,反映了数据的光谱特性,有利于进行光谱数据的拟合处理;尤其将受到气流强烈干扰的信号去除了大幅值的噪声信号,使该信号反映气流的速度特性,并能进行后续的线型拟合工作。     

色噪声数据多项式平滑的若干问题

一、引言在数据平滑的初步分析中,一般均假设观测值随机误差是序列不相关的(白噪声数据)。但仔细观察后可以发现,电子跟踪设备获取的观测数据的随机误差实际是序列相关的(色噪声数据)。随着对数据处理质量要求的日益提高,如何设计平滑色噪声数据的数值滤波器、如何估算该滤波器的输出输入方差比以及怎样合理地使用它等,显然是人们关心的问题。有关白噪声数据多项式平滑,国内已有不少文章和书籍对此作了详尽的论述和介绍,在外测数据处理等实践中也得到了广泛的应用,但有关色噪声数据的平滑问题则较少看到,在     

直升机抗噪声疲劳设计中的噪声测量

首先,以空气动力理论为基础,对直升机噪声的产生机理进行了分析,描述了直升机的噪声特性;然后,对直升机噪声测量的测试系统进行了阐述,并以小松鼠直升机为例,给出了直升机噪声测量的飞行航迹;还对直升机噪声的几种评价标准进行了说明,以实测数据为例介绍了直升机噪声处理的常规方法,其中包括A计权、1/3倍频程及声暴露级SEL等的计算;最后,给出了典型的数据处理结果。     

应用计算机进行噪声数据处理

论述了如何利用计算机处理大批的噪声数据。并以环境噪声为例，给出了环境噪声数据计算程序。     

直升机桨—涡干扰试验研究

本文简要介绍了桨涡干扰试验研究中的桨叶表面压力测量、旋翼噪声测量、LLS和PIV技术,BVI情况下桨叶表面压力和旋翼噪声的特点,并以Berend G,van der Wall等采用的方法为例介绍了PIV试验数据的处理技术。     

基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。     

小波降噪在某型直升机半物理仿真数据处理中的应用

针对直升机半物理仿真测量数据主要是低频噪声的特点,提出利用小波变换、塔式结构重构算法,对信号进行降噪滤波处理的方法.仿真结果表明该方法在离线降噪滤波处理上实用高效.     

基于可变滑动窗口与3σ准则的脉冲星信号去噪算法

针对地面接收射电观测脉冲星信号较弱、信噪比较低的问题,提出了基于可变滑动窗口与两层3σ准则的信号去噪算法。该算法引入可变滑动窗口,对信号进行分步连续处理,同时在筛选噪声时使用两层3σ准则算法,解决了噪声遗漏及过度去噪问题。为证明算法可靠性与实用性,利用佳木斯66 m观测站实测数据进行算法验证,针对J1939+2134与J1744—1134脉冲星的实测数据进行分析处理。结果表明,该算法能够对脉冲星数据进行有效去噪,普遍提高信噪比约10dB。     

基于混合方法的二维圆柱绕流气动噪声数值预测

采用计算流体力学与声比拟理论相结合的混合方法,探讨了二维圆柱模型在低马赫数下的非定常绕流诱发的噪声算问题。首先采用雷诺时均Navier-Stokes方程计算了二维圆柱模型的非定常流场,与相同参数条件下的计算数据和实验数据进行对比,得到了可靠的流场数据;然后对流场数据进行处理,利用声比拟理论将流场数据转化为声源,通过求解柯尔(Curle)方程计算了远场噪声。将声场的计算结果与文献中的结果进行了对比,得到了较好的噪声计算结果。     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

应用数字滤波技术处理直升机地面靶试数据的研究

本文介绍在直升机地面靶试数据处理中应用FIR数字滤波器的设计和算术平均值滤波方法,通过合理选择滤波方法和巧妙设计有效抑制干扰信号,保证了试验数据的精度.     

利用卡尔曼滤波求取直升机气动导数的应用研究

本文主要介绍利用低通滤波、卡尔曼滤波及最小二乘法求取直升机气动导数的方法。本方法的特点是,通过低通滤波使旋翼高频成份的影响减至最小,同时求取试验数据的测量噪声和过程噪声,然后通过卡尔曼滤波使试验数据包含的随机噪声减至最小,最后用最小二乘法求得直升机的气动导数,为了提高卡尔曼滤波的准确度,用最小二乘法由试验数据求取直升机的气动导数作为卡尔曼滤波时的初始导数。计算结果表明,该方法可使试验数据中包含的噪声大大减小,误差带减少70％以上,而计算工作量又远远小于最大似然法。     

基于功率特征分组的空时自适应脉冲干扰抑制方法CSCD

脉冲干扰是一种常见的导航干扰类型,具有高带宽、突发性等特点,针对脉冲干扰的抑制具有较大难度。常规空时自适应处理不对接收信号类型进行区分,而是统一进行协方差矩阵估计及权值计算,存在抗脉冲干扰性能下降或失效的可能。针对以上问题,提出了一种基于功率特征分组的空时自适应处理方法。首先对接收数据进行功率检测,将信号采样数据分为有干扰数据组和无干扰数据组,然后对分组后的数据分别进行权值计算和滤波处理,最后将滤波后的数据按照采样顺序进行合并。该方法通过数据分组,提高了干噪比的统计计算准确度,增加了干扰零陷深度,实现了抗干扰能力的提升。理论分析和仿真实验均证明了该方法的有效性。     

外测数据处理中小波滤波的应用研究

针对外测数据的高精度和噪声复杂的特性,首先介绍了小波分析中几种滤波方法及其变形,然后结合空域滤波器建立外测数据的小波去噪模型,将它们应用于一维的高精度弹道数据去噪。实际结果表明,该类方法在保留特征段及有用信息的同时,有效地去除了随机噪声及其他干扰,比较传统去噪方法有明显优势。     

一种新型的航空重力梯度测量数据调平方法

航空重力梯度测量的原始数据包含与测线方向呈强相关性的条带状噪声，该噪声会影响后续数据处理与解释的精度。首先，提出了一种针对重力梯度数据组合调平的方法，旨在去除条带状噪声的干扰。与低通滤波相比，组合调平可以保留更多的异常场细节。与传统的切割线调平相比，组合调平对切割线的依赖更小，可以适用于切割线稀疏的测量地区。最后，以加拿大Diavik地区的实测航空重力梯度数据为例，验证了组合调平方法的应用效果。     

基于FPGA的FIR滤波器设计与实现

本文根据激光陀螺仪信号的解调原理,提出了一种利用数字信号处理技术并采用FPGA实现的解调方法。分析了FIR滤波器的工作原理,根据激光陀螺仪对滤波器的要求,给出了由FPGA设计实现FIR滤波器的基本原理,并利用IP核实现了FIR滤波器,满足了激光陀螺仪的需求。通过在国产激光陀螺仪上的应用,验证了方案的正确性。通过对激光陀螺仪脉冲计数的高速采样并利用数字滤波器处理,可以有效的消除抖动引起的信号噪声,得到所需要的惯性信息。采用FPGA设计实现,可以提高运算速度,并且可以缩短数据采样的延时。     

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。