一种改进的EMD硬阈值去噪算法

为了提升基于经典小波阈值的EMD去噪算法的性能,利用高斯白噪声的统计特征提出了一种改进的硬阈值去噪算法;首先将含噪信号进行EMD分解,把第一个固有模态函数作为高频噪声直接去除并估算出其他 IMF中高斯白噪声的能量,然后根据硬阈值去噪的原理,利用滤除掉的样本点包含的能量等于白噪声的能量确定出合适的阈值;该方法能根据样本点自适应地确定阈值;最后通过对含噪正弦信号和仿真心电信号的去噪实验证实了改进后的阈值使算法去噪效果有明显提升。     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于张量的平稳小波变换红外图像去噪

提出了一种基于张量的平稳小波变换红外图像去噪方法.采用平稳小波对噪声红外图像进行分解,保持低频近似图像不变,将所有尺度上的水平、垂直和对角方向的高频细节图像组合为一个立方体,形成三阶张量,通过多线性代数方法估计信号小波系数,这种处理方式没有破坏小波系数之间的固有空间关系,同时考虑到了尺度问和尺度内小波系数的相关性,优于传统的基于线性最小均方误差的信号小波系数估计算法,最后由低频近似图像与估计的高频细节图像通过平稳小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,该方法在性能指标和视觉质量上优于传统的平稳小波域最小均方误差去噪算法,为小波系数的较准确估计提供了一种全新思路.     

改进的小波阈值消噪法在湍流信号处理中的应用

湍流数据采集中有用信号往往不同程度地受到干扰噪声的污染,小波阈值消噪法一定程度上能将有用信号的高频成分和噪声区分开,将其应用于湍流信号消噪是相对合理的.针对现有小波阈值消噪法的不足,提出了一种改进的阈值函数和基于小波能量熵的阈值自适应选取方法.仿真实验表明,新方法具备连续性好、偏差小、自适应阈值选取等优点,不但可以实现高信噪比信号的合理消噪,而且能有效检测出强噪声干扰下的微弱有用信号.以两组实测湍流信号的消噪处理为例,考察了新方法在湍流信号处理中的消噪效果.结果表明,该方法能为湍流信号的后处理提供可靠的数据.     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数|并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

二次谐波的变分模态分解和小波阈值函数降噪

针对利用可调谐半导体激光器吸收光谱学(TDLAS)技术测量气体浓度过程中二次谐波谱线存在的外界噪声干扰问题,提出一种基于变分模态分解和小波阈值函数复合算法的二次谐波降噪方法。首先对二次谐波含噪信号进行分解,得到有用固有模态函数(IMF)并进行重构,再对重构信号进行小波阈值函数降噪处理。讨论了变分模态分解中最佳平衡参数的选取,得出最佳平衡参数与含噪信号中噪声成正比的结论。通过改变小波变换的阈值函数改变高频小波系数,以更好地抑制噪声。对实际测量曲线的降噪结果表明,所提出的降噪方法可以在信噪比较低的情况下有效抑制噪声,提取有用的二次谐波信号。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

一种强噪声背景下微弱超声信号提取方法研究

为解决在强噪声背景下获取超声信号的难题,基于粒子群优化算法和稀疏分解理论提出一种强噪声背景下微弱超声信号提取方法.该方法将降噪问题转换为在无穷大参数集上对函数进行优化的问题,首先以稀疏分解理论和超声信号的结构特点为依据构建了粒子群优化算法运行所需要的目标函数及去噪后信号的重构函数,从而将粒子群优化算法和超声信号降噪联系在一起;然后根据粒子群优化算法可以在连续参数空间寻优的特点建立了用于匹配超声信号的连续超完备字典,并采用改进的自适应粒子群优化算法在该字典中对目标函数进行优化;最后根据对目标函数在字典上的优化结果确定最优原子,并利用最优原子按照重构函数重构出降噪后的超声信号.通过对仿真超声信号和实测超声信号的处理,结果表明本文提出的方法可以有效提取信噪比低至-4 dB的强噪声背景下的微弱超声信号,且和基于自适应阈值的小波方法相比本文方法表现出更好的降噪性能.     

脉冲星信号的经验模态分解模态单元比例萎缩消噪算法

针对脉冲星信号的消噪问题, 提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法. 利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 将IMF中两个过零点间的部分定义为模态单元, 以模态单元为基本单位构造最优比例萎缩因子, 对IMF中的每个模态单元进行比例萎缩去噪, 进而建立基于模态单元比例萎缩的脉冲星信号滤波模型.对含噪脉冲星信号进行了消噪实验分析, 实验结果表明, 与小波硬阈值消噪法、比例萎缩小波消噪法和基于模态单元阈值的EMD消噪法相比, 该方法可以更有效地去除脉冲星信号中的噪声, 同时更好地保留了原信号中的有用细节信息. 关键词： 经验模态分解 脉冲星信号 模态单元比例萎缩 消噪     

投影寻踪网络用于光纤陀螺噪声消除的研究

提出采用投影寻踪网络逼近Volterra滤波器的方法以实现光纤陀螺输出信号非线性噪声消除.投影寻踪网络采用批量学习和参数交替优化的训练算法,可以自适应确定神经网络的规模、参数和神经元函数,具有简捷的网络结构和较强的鲁棒性,克服了Volterra滤波器随着阶数增加,滤波系数的数量呈几何级数增长,实现困难的问题.仿真结果表明PPLN网络滤波器比Volterra滤波器具有更好的消噪效果.     

用于混沌时间序列自适应预测的一种少参数二阶Volterra滤波器

研究了二阶Volterra滤波器的一种乘积耦合近似实现结构及其非线性NLMS自适应算法,并用这种少参数二阶Volterra滤波器(RPSOVF)研究了一些混沌信号的非线性自适应预测性能.仿真研究结果表明:所给出的非线性NLMS自适应算法能够保证这种RPSOVF的稳定性和收敛性,且RPSOVF用这种非线性NLMS自适应算法能够自适应预测一些混沌时间序列. 关键词： 混沌 非线性自适应预测 Volterra滤波器 非线性NLMS自适应算法     

用一种少参数非线性自适应滤波器自适应预测低维混沌时间序列

基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构,利用混沌序列固有的确定性和非线性,提出了用 于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型.该预测模型在Volterra自适 应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数.实验研究表明,这种少参数非线性自适 应滤波预测器仅需用50个样本经20次预训练后,就能有效地预测一些低维混沌序列,且这种 少参数非线性自适应滤波预测器更便于工程实现. 关键词： 混沌 非线性自适应预测 少参数非线性自适应滤波器 自适应算法     

A novel scheme of optical Meyer wavelet filter based on time lenses in nonlinear multi-span optics fiber communication system

In this work, a novel scheme to realize optical Meyer wavelet filter based on time lenses and Mach–Zehnder modulators in optical domain was proposed and the transfer functions of Meyer wavelet decomposition and reconstruction processed in frequency domain were derived to realize Meyer wavelet de-noising for optical signal. The filter could be used to reduce the nonlinear noise induced by the interaction of EDFA’s ASE noise, fiber’s dispersion and nonlinearity in high bit rate multi-span optical communication systems without photo-electric conversion. The bit error rate curves of the optical bit sequence without and with optical Meyer wavelet filter were plotted to show the effectiveness of the optical Meyer wavelet filter, which can achieve better result and improve the optical communication quality in dispersion compensation links.     

混沌通信系统中非线性信道的自适应神经Legendre正交多项式均衡

针对混沌通信系统中非线性信道干扰问题，基于混沌信号重构理论和Legendre正交多项式结构，提出了一种自适应神经Legendre正交多项式信道均衡器，并给出相应的归一化最小均方算法. 仿真研究表明：所提出的自适应神经Legendre正交多项式信道均衡器能有效地消除线性和非线性信道干扰，均衡器输出信号能反映出混沌信号的特性，具有良好的抗干扰性能.该均衡器的结构简单，权系数参数较少，收敛稳定性较好. 关键词： Legendre 正交多项式 信道均衡 混沌吸引子 神经网络     

Wavelet based noise suppression technique and its application to ultrasonic flaw detection

The noise suppression techniques with wavelet transform (WT) are widely used in non-destructive testing and evaluation (NDT&E), especially in ultrasonics. Complete reconstruction theory with hard or soft thresholds, reconstruction technique based on the singularities of noise and signal, matched filter with an impulse response, and optimal frequency-to-bandwidth ratio of wavelet technique have all been used to analyze ultrasonic signals for noise suppression. But a more simple and effective technique has been pursued for decades. This paper develops a new technique using WT for the right purpose. In this work, WT is treated as a band-pass filter whose central frequency and frequency bandwidth (CF&FB) are determined by the spectra distribution of an ultrasonic signal captured from real testing situation. For the purpose of matching their CF&FB well, a technique for evaluating the optimal scale of a daughter wavelet is carried out too. By acting this daughter wavelet as a band-pass filter, we can obtain excellent de-noising results, even when the signal to noise ratio (SNR) is below -18 dB. The performance of the technique has been done by ultrasonic signals with computer generated white noises. Finally, the experimental verification is performed on a pipeline specimen with man-made small flaws with good results obtained. The results show that the technique is more suitable for processing heavy noised ultrasonic signals, and it can also be used in automatic flaw detection.     

Identification of a parametric loudspeaker system using an adaptive Volterra filter

Due to the parametric acoustic array effect in air, the input audible signal of a parametric loudspeaker system can be reproduced with high directivity at the target region. However, the reproduced audible signal suffers from harmonic distortion, which is the by-product of nonlinear interaction between the primary waves. In order to investigate this inherent nonlinear phenomenon, a nonlinear system identification model is developed based on an adaptive Volterra filter. Unlike the conventional loudspeaker, the nonlinear characteristic of a parametric loudspeaker system is dependent on several primary parameters in nonlinear acoustics, which include the initial pressure of the primary waves, the observing distance and angle, as well as ambient temperature and relative humidity. By using a truncated Volterra series up to the 2nd-order kernel, numerical simulations are conducted to develop a system model with one group of parameters and examine the quadratic nonlinear intensity for different parameters’ settings. Experimental measurements, which take into account of emitter’s response, are carried out to verify the modeling result and evaluate the model performance. Based on the Volterra system model, the sound pressure level and the harmonic distortion can be accurately predicted.     

一种基于三阶Volterra滤波器的混沌时间序列自适应预测方法

基于Takens的相空间延迟坐标重构,研究了用于混沌信号预测的三阶Volterra滤波器的一种乘积耦合近似实现结构,并应用于典型的低维混沌时间序列和具有高维混沌特性的EEG信号的预测.数值研究表明:这种滤波器结构对于低维混沌时间序列的预测精度可以比二阶Volterra滤波器提高103倍,而且能够较好地对一些具有高维混沌特性的EEG信号进行预测 关键词： 混沌 非线性自适应预测 三阶Volterra滤波器 electroencephalography信号     

基于小波变换的混沌信号相空间重构研究

应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为，指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中，混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影，与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明，混沌信号经过 小波变换后，吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构，同时，系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明，利用小波变换研究混沌信号是有效的. 关键词： 小波变换 相空间重构 混沌信号 脑电信号     

混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数展式和混沌序列高阶奇异谱特征,提出了一种高阶非线性傅里叶红外(HONFIR)滤波预测模型用于混沌时间序列的自适应预测.其自适应算法采用时域正交算法来自适应地跟踪混沌的运动轨迹,而不是重构混沌系统 的全局或局部运动轨迹.实验研究表明：(1)这种HONFIR自适应滤波器能够有效地预测一些超 混沌序列.(2)预测混沌序列的性能与预测模型的非线性拟合能力有关,但并非非线性程度越 高,预测性能就越好.(3)当HONFIR滤波器对混沌序列的非线性拟合精度高时,其自适应预测 的性能与其输入维数的关系不受Takens嵌入定理的约束.(4)HONFIR自适应滤波器具有一定的 抗噪能力. 关键词： 混沌 非线性模型 滤波器