头部旋转运动下自适应非接触鲁棒性心率检测方法

基于人脸视频的生理信号检测面临的主要挑战是运动伪影噪声.针对受试者头部刚性旋转运动引起的伪影噪声,本文提出利用头部运动信息构建自适应滤波器的非接触式心率检测方法.该方法利用人脸二维和三维的特征点计算受试者运动中头部的偏航和俯仰欧拉角度,并将其作为调控过程噪声协方差的信号质量指数,进而构建了自适应Kalman滤波器,实现了稳健的心率估计.实验结果表明:本文提出的方法可有效抑制头部刚性旋转运动引起的噪声,平均绝对误差为2.22 beat/min,均方根误差为2.76 beat/min,与现有方法相比准确度分别提升9%与24.6%,具有统计显著性.本文提出的头部旋转角度自适应非接触鲁棒性心率检测方法在自发运动的真实场景下能有效提升检测的准确性,扩大了成像式光电容积描记技术在视频健康监测领域的使用场景.     

爆炸物检测中NQR信号的处理及判识

介绍了基于核四极矩技术的爆炸物检测原理及信号处理方法.系统分析了NQR信号检测中主要误差来源,提出多种方法消除NQR信号处理中检测误差,主要包括相关累加消除随机噪声;单通道自适应消除振铃影响;相关性检测抑制同频干扰.实验表明相关检测可有效提高NQR信号信噪比,提高微弱NQR信号检测的准确性.     

基于统计特征和显著度的光谱信号提取算法

各类光谱信号都会受到噪声和基线畸变的影响,在提取光谱信号过程中若不考虑基线畸变和噪声的影响,将会严重影响信号提取的精度和准确性,所以需要在信号提取前消除噪声和基线畸变的影响。大多数信号提取算法的步骤是先提取整体基线,再提取信号,这样难以保证基线的提取精度。为了降低信号提取过程中背景噪声、基线畸变等不利因素的影响,根据信号的存在总是会导致该区域的统计特征不同于背景的特点,提出了一种基于显著度和统计特征的光谱信号检测与提取算法（SSD算法）。首先,在待测数据的不同尺度空间中计算出信号在各尺度下的显著度,将检测出的显著信号点作为候选信号点;其次,利用信号特征去除候选信号点中的伪信号点;最后,对候选信号点所在区域采用二次多项式进行基线拟合以剔除伪信号区域并实现最终的信号提取。为验证SSD算法的综合性能,首先,通过仿真的方法对高斯信号和矩形信号在不同基线类型、不同信噪比下进行实验;然后将该算法与AirPLS算法、Wavelet算法以及DoG算法对两种信号在不同信噪比,不同基线类型下的提取结果进行比较。仿真实验结果表明：与其他算法相比,SSD算法信号提取结果基本不受信号类型和基线畸变类型的影响,且当信噪比大于40时基本不受信噪比的影响;在不同基线畸变类型下,SSD算法对两种信号提取结果的准确度、稳定性、离散度均较好,其他算法则只适用于某种基线畸变类型。从总体提取结果上看,SSD算法提取结果的绝对误差的均值仅为AirPLS算法的8.71%、Wavelet算法的3.52%、DoG算法的2.01%;绝对误差的均方根也仅为AirPLS算法的13.08%、Wavelet算法的5.45%、DoG算法的3.11%。因此,所提出的SSD算法在提取信号时具有良好的综合性能,能够在不同的信噪比及基线畸变情况下准确的提取出信号。     

PETN炸药NQR信号处理方法

利用核四极共振(Nuclear Quadrupole Resonance, NQR)原理探测隐藏炸药,具有准确率高、误报率低、无放射性沾染和防护问题等优点. 但NQR信号十分微弱,湮没在噪声中,检测困难,这成为制约NQR技术发展的一项瓶颈. 为提升NQR信号信噪比,根据NQR信号的特点,提出了一种基于改进阈值函数小波变换的NQR信号去噪方法. 计算表明该方法可以有效消除外界噪声对信号的干扰,提高探测的准确性.      

光寻址电位传感器的正交相位检波检测方法

光寻址电位传感器的幅度检测方法易受噪声干扰,灵敏度差,信噪比和精度低,且受调制光源的影响较大,影响检测结果的准确性.为此提出了一种基于正交相位检波的光寻址电位传感器检测方法.该方法是将光寻址电位传感器的输出光电流信号分别与两路正交信号相乘,通过低通滤波提取直流分量并相除,即可得到光寻址电位传感器的输出信号相位信息.与已有的光寻址电位传感器相位检测方法相比,该方法具有算法复杂度低、实时性高的优点.实验研究了调制光源光强对光寻址电位传感器幅度检测和相位检测的影响,对比分析了光寻址电位传感器的传统幅度检测方法与正交相位检波检测方法对pH检测的灵敏度、线性度及信噪比.结果表明,相比于幅度检测方法,调制光源光强对光寻址电位传感器的相位检测影响更小,在频率为10 kHz,pH的范围为1.68~10.01的情况下,相位检测方法比幅度检测方法测得的灵敏度增加了7 mV/pH,精度提高了14.9 mpH,非线性误差减小了0.003%,均方差减少了0.1051×10^-5,信噪比增加了8.2827 dB.该方法特别适用于弱光下的光寻址电位传感器检测.     

光纤应变监测系统的数据处理方法研究

光纤应变监测系统的数据不可避免的存在噪声,导致系统的虚假预警。为了有效的消除数据噪声,提高数据准确性,减小系统的预警误报,提出了一种新的数据处理方法。首先对应变数据进行小波多层滤波处理,然后用FFT低通滤波获得信号的轮廓,再用小波滤波后的信号减去FFT低通滤波后的信号,得到消除温度影响后的应变变化信号。结果表明：该方法能够有效减小温度与噪声的影响,提高光纤应变监测系统的准确率。     

海洋环境噪声场对称性分析及噪声消除方法

实际的海洋环境是非常复杂的,存在着海洋自噪声、舰船噪声、生物发声等,阵元接收到的噪声信号存在一定的相关性,此时基于传统阵列信号处理的目标方位估计方法的性能将变差,针对这一问题,提出了一种实部消除方法.首先从阵元接收环境噪声的物理机理出发,将圆环阵接收的噪声场分解为对称噪声场和非对称噪声场,并且研究发现对称噪声场只影响数据协方差矩阵的实部.然后通过消除协方差矩阵实部,达到消除对称噪声场的目的,提高信噪比,但是同时产生了虚假声源.针对虚假声源的问题,提出了基于优化算法重构协方差矩阵实部的方法,消除了虚假声源的影响.仿真分析与海试数据处理结果表明:该方法明显消除了对称噪声,提高了信噪比,改善了阵列信号处理算法的性能.实部消除方法易于实现,有一定的工程应用价值.     

人脸运动状态下的非接触式心率稳定测量算法

远程光电容积描记法(rPPG)可用于从人脸视频中计算得到心率,但目前提出的rPPG算法大多对受试者要求和限制较多,不利于日常条件下心率的稳定测量。提出了一种肤色正交平面算法(POS)的改进算法,针对在实际环境下由于被测者头部运动导致心率测量结果精确度较低的问题,利用基于颜色畸变的频域滤波器和POS算法,首先对信号在频率域上进行频域滤波处理,再送入POS算法进行时域滤波,以此减少不同噪声对信号质量的影响。结果表明,本算法各项评价指标相较于其它算法均有所提升,适用于人脸运动状态下心率的稳定检测。     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。     

基于双向搜索方法的最小值控制递归平均语音增强算法

语音增强效果的提高,有赖于对噪声的准确估计和对噪声变化的及时跟踪与更新。为了提高对非平稳噪声的估计和更新能力,本文基于"改进的最小值控制递归平均"（IMCRA）算法,提出了噪声谱最小值双向搜索的改进算法。该算法结合前向搜索和后向搜索谱最小值方法的特点,有效提高噪声估计的准确性、减小非平稳噪声跟踪的延迟。实验仿真表明:在非平稳噪声环境和低信噪比条件的语音信号增强处理中,本文提出的改进算法非常有效,与IMCRA算法相比,它可以获得更好的分段信噪比的提高。      

低噪声不隔直光电探测电路的设计

光电探测电路是光纤通信和光电检测系统中光信号转换成电信号的关键部分,但现有光电探测器大都不能同时测量脉冲光信号与直流光信号。为了获得低噪声并且能够同时测量脉冲光信号和直流光信号的光电探测器,设计一个不隔直光电探测电路,采用平衡放大方式消除直流工作点不稳定问题,提出了一种利用谐波分析法测量光电探测电路带宽的方法;同时对影响噪声的各种因素进行了研究,计算了探测电路的噪声电压和电流,提出了利用降低温度的方法提高信噪比。结果表明了该方法的有效性。     

低噪声不隔直光电探测电路的设计

光电探测电路是光纤通信和光电检测系统中光信号转换成电信号的关键部分,但现有光电探测器大都不能同时测量脉冲光信号与直流光信号。为了获得低噪声并且能够同时测量脉冲光信号和直流光信号的光电探测器,设计一个不隔直光电探测电路,采用平衡放大方式消除直流工作点不稳定问题,提出了一种利用谐波分析法测量光电探测电路带宽的方法;同时对影响噪声的各种因素进行了研究,计算了探测电路的噪声电压和电流,提出了利用降低温度的方法提高信噪比。结果表明了该方法的有效性。     

基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪

为降低噪声对超声兰姆波检测信号的影响,提高信噪比和增加特征提取的精度,提出了一种赛利斯模型下分数阶微分方法用于超声兰姆波信号去噪.该方法对含噪声的兰姆波信号幅值谱进行各阶分数微分,用赛利斯分布作为待处幅值谱的模型,提出了幅值谱分数阶微分最大值和过零点与微分阶数的拟合三次关系式,建立了幅值谱特征参数的计算式来提取特征参数和重建原始信号的幅值谱,并结合相位谱重构去噪后的兰姆波信号.仿真结果表明,该方法可以有效地提高兰姆波信号甚至微弱兰姆波信号的信噪比,同时降低均方误差和平滑度.实验结果显示,与小波去噪和集合经验模态去噪方法相比,该方法在没有信号先验知识的情况下,可以更有效地去除兰姆波信号的噪声,同时更好地保留主信号的细节特征.因此,本文提出的方法可以有效地去除兰姆波检测信号中混入的噪声.     

调频信号的单模激光线性模型随机共振

对单模激光增益模型的光强方程加入调频信号,用线性化近似方法计算了以δ函数形式关联的两白噪声驱动下光强的输出功率谱及信噪比. 结果表明,信噪比随抽运噪声和量子噪声强度的变化可出现典型随机共振,受调制信号振幅的影响,信噪比随载波信号频率和调制信号频率的变化出现抑制、单调上升、共振、抑制和共振等几种情况. 关键词： 抽运噪声 单模激光 随机共振 调频信号     

基于集合经验模态分解和奇异值分解的激光雷达信号去噪

为了提高差分光柱像运动激光雷达(DCIM雷达)探测信噪比,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的混合降噪法.由EEMD获得含噪信号多层模态分量,根据各模态分量之间互相关系数的差分量确定主要噪声并予以滤除,利用奇异值分解识别模态分量中的残余噪声并提取有用信号.利用混合降噪法EEMD-SVD和EEMD方法分别对模拟仿真信号和实测激光雷达信号进行降噪处理.结果表明,当模拟噪声标准差在0.05~0.2之间时,相比与未降噪直接反演的湍流廓线,EEMD-SVD方法降噪后反演的湍流廓线信噪比提高了2.718 7dB~6.921 5dB,相应的EEMD方法提高了1.446 1dB~3.366 1dB;两个不同时段DCIM雷达降噪前后反演廓线与探空廓线的对比发现,EEMD-SVD和EEMD两种方法降噪后反演廓线较之于未降噪的反演廓线,信噪比最大提高了2.526 5dB和2.155 6dB.EEMD-SVD的降噪效果优于EEMD,能够更有效地识别和滤除噪声,较大地提高了原始信号的信噪比,获得更准确的大气湍流廓线反演结果.     

提高基于机器视觉的心率测量精度的方法

基于摄像头(可见光)的心率测量方法,能够以非接触的方式检测受试者心率,无论在临床应用还是在家庭健康监护中都有着极大的应用前景。但是,CMOS摄像头的行扫描方式采集图像以及计算机系统的图像采集时钟抖动都会影响此类心率测量的精度,从而引入相位误差和系统随机误差。本文针对这两大主要误差进行研究分析,提出了消除相位误差的基于傅里叶变换的幅频叠加算法、消除图像采集系统时钟抖动误差的基于时间标定的三次样条插值重构方法。幅频叠加算法只在幅频域对信号进行处理,能够忽略信号的相位影响,从而消除相位误差。时间标定的三次样条重构算法能够重构图像的均匀采集,从而消除系统时钟抖动引起的随机误差。同时,通过理论推导论证了两种算法的可行性,进而利用LED模拟实验和实际心率测量实验验证该算法在提高信号检测精密度中的特性。在模拟实验中,对每帧图像的200行作幅频叠加运算,能够使信号幅值相对提升4.58%;基于时间标定的三次样条重构算法能使检测的信号频率的均方根误差缩小30%以上;在实际心率检测中,幅频叠加算法可使心率幅值相对提升达33.5%,基于时间标定的三次样条重构算法可使心率准确度提升40%左右。因此,模拟实验和实际心率测量实验均验证了提出的算法在提高系统检测精度上的有效性,提高了基于机器视觉心率测量的抗干扰能力。这两种算法不仅能够提高基于机器视觉的心率检测精度,而且能够适用于基于机器视觉对一定频率信号的检测,在机器视觉检测中具有广泛的意义。     

水平连铸圆钢超声检测结果的信号处理

水平连铸圆钢为多晶种的不均匀粗晶材料，当采用超声波对其进行检测时，将产生较强的组织散射噪声，从而使得对缺陷回波的判断与评价无法进行本文采用分离频谱的方法对原始检测信号进行处理，再用截止地对缺陷回波进行恢复运算。实验结果本文所采用的方法能较为有效地消除原始检测信号中的组织噪声，从而提高超声检测的信噪比。     

基于光谱吸收原则的低成本硫化氢传感器研究

H₂S浓度检测的发展趋势是实时检测,基于光谱吸收原则是其中一个发展方向。用宽带光源替代以往使用的成本较高的窄带光源,降低整个系统的成本,可以提高检测系统的实用性。宽带光源经过Bragg光纤光栅滤波后可以得到窄带光。此方法得到的光波必然会有噪声和波动,然后对其进行滤波,消除一部分系统的噪声和波动,再通过光线分束器分别通入检测光路和参考光路后做差。此差分信号不仅消除了一部分系统噪声和波动,还消除了基波分量,增大了信噪比。用数学分析的方法推导出二次谐波信号,利用SIMILINK仿真观察此信号,不同浓度的H₂S气体会有不同的输出信号,也就得到了气体的浓度。双光路差分法、谐波检测技术和窄带滤波技术综合起来的优势是降低了成本,增加了信噪比,提高了系统的检测能力。实验仿真结果表明,在LED宽带光源基础上采用提取谐波信号的双光路差分方法检测H₂S气体浓度正确可行,此方法降低了系统成本,为大范围实际应用提供了可能性。     

利用Mach-Zehnder干涉仪提升啁啾脉冲信噪比

基于内置电光晶体的Mach-Zehnder干涉仪,利用Mach-Zehnder干涉仪双光束干涉原理和晶体的线性电光效应,提出了一种新的能有效提高啁啾脉冲信噪比的扫描滤波方法。定量分析了其扫描滤波谱特性,探讨了预脉冲噪声延时对信噪比提升效果的影响,并讨论了电光晶体的电压控制参数对信噪比提升效果的影响。研究结果表明:预脉冲噪声的延时和控制电压的变化会对滤波效果产生较大影响,利用该扫描滤波方法可将啁啾脉冲激光信噪比提升约2个量级,且信号光透过率高达95%以上。     

脉冲声信号影响锥特征的自适应选取EI北大核心CSCD

为了解决低信噪比下脉冲声信号影响锥特征的自适应选取和检测问题,提出了一种改进的整体嵌套边缘检测方法。利用脉冲信号小波域的时间-尺度分析谱图中明显的边缘效应特征,构造自适应影响锥(A-COI)模型。该模型可自适应输出最适影响锥部分,在减弱噪声干扰的同时最大程度的包含了脉冲信号的主要特征。进而将最适影响锥部分对应的小波系数用于脉冲信号检测,有效提升了低信噪比下的检测性能。对典型直升机桨-涡干扰脉冲信号的仿真和实验数据进行分析,结果表明在0 dB,2 dB,5 dB信噪比的复杂环境下,使用基于A-COI模型的检测率分别达到了65.13%,82.33%,95.27%,相对于传统固定大小影响锥的检测算法提升了42.42%,22.99%和2.36%。