混沌信号自适应协同滤波去噪

混沌信号协同滤波去噪算法充分利用了混沌信号的自相似结构特征,具有良好的信噪比提升性能.针对该算法的滤波参数优化问题,考虑到最优滤波参数的选取受到信号特征、采样频率和噪声水平的影响,为提高该算法的自适应性使其更符合实际应用需求,基于排列熵提出一种滤波参数自动优化准则.依据不同噪声水平的混沌信号排列熵的不同,首先选取不同滤波参数对含噪混沌信号进行去噪,然后计算各滤波参数对应重构信号的排列熵,最后通过比较各重构信号的排列熵,选取排列熵最小的重构信号对应的滤波参数为最优滤波参数,实现滤波参数的优化.分析了不同信号特征、采样频率和噪声水平情况下滤波参数的选取规律.仿真结果表明,该参数优化准则能在不同条件下对滤波参数进行有效的自动最优化,提高了混沌信号协同滤波去噪算法的自适应性.     

基于NLMS滤波器的荧光检测苯并(a)芘光谱信号的去噪研究

根据苯并(a)芘在特定光的照射下能够发出荧光的特性,采用紫外荧光法检测苯并(a)芘的浓度,构建了检测苯并(a)芘浓度的实验系统。为了精确地检测出苯并(a)芘的浓度,需要将实验中所得数据中所包含的噪声滤除掉,得到有效的荧光信号。将归一化最小均方自适应滤波(NLMS)的原理应用到光谱数据的噪声处理中,并将其与小波去噪的效果相比较,用Matlab仿真出去噪效果图,从不同的角度分析去噪效果。经过对比得出,用归一化最小自适应滤波能够继续保持信号的非平稳特性,达到更加理想的去噪效果,去噪性能更优,此种方法适用于荧光法检测物质浓度的信号处理中。     

基于LCEEMD的低信噪比拉曼光谱自适应去噪方法研究

在生物体拉曼光谱快速采集或低功率采集过程中,往往会获得低信噪比拉曼光谱。针对低信噪比光谱数据,提出应用补充总体经验模态方法(CEEMD)分解拉曼光谱,并且依据特征模态分量的归一化排列熵值(NPE)按比例扣除噪声成分的方法,称为局部补充总体均值经验模分解方法(LCEEMD)。LCEEMD方法不仅解决了经验模态(EMD)分解中高频信号与噪声的模态混叠问题,还有效降低了总体经验模态分解法(EEMD)中的残留噪声。仿真数据实验显示,LCEEMD方法在处理10db信噪比模拟光谱时获得了39.615 0 db信噪比,0.001 17标准差和0.999 9相关系数。在人体皮肤拉曼光谱试验中,LCEEMD方法滤波后数据准确呈现出角质层脂质酰胺I带激发拉曼强谱峰以及甘油三酸酯中(CO)酯微弱谱峰。在水稻叶片可溶性糖定量预测模型中,LCEEMD方法取得了0.871 7预测相关系数和0.912 0预测标准误差,优于EMD和EEMD软阈值去噪(0.511 4,1.647 8和0.638 2,1.508 8)。LCEEMD方法实施过程中,根据去噪性能指标反馈调整归一化排列熵阈值,直至获得最佳去噪效果,滤波过程无需参数设置,可以自适应实现。     

基于双边滤波算子的医学脊椎去噪

为了有效滤除医学脊椎模型的噪声点,同时更好地保持模型细节,提出了一种基于双边滤波算子的医学脊椎去噪模型.采用双边滤波在多尺度条件下进行脊椎三维模型轮廓线的提取,设计改进自适应扩散系数,以更好的优化控制整个扩散过程.根据图像的离散特征,建立相应的离散迭代方程,使迭代过程离散化,并设计迭代停止准则,当去噪平滑后的图像模型与噪声相关性最小时停止迭代.与经典的向异性扩散模型方法实验结果相比,本方法在解决去噪方面达到了很好的滤波效果,同时也较好地保持了医学图像的边缘细节特征,大大优于传统滤波算法.     

基于小波变换的木材近红外光谱去噪研究

木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到增强。应用小波变换对杉木木材近红外一阶导数光谱进行去噪研究,分别采用9点平滑法、25点平滑法、非线性小波硬阈值和软阈值法、9点平滑+小波变换法和25点平滑+小波变换法对光谱数据进行去噪研究。结果显示, 小波变换能够有效去除导数光谱中的噪声信号,保留光谱中的有效信息,提高光谱信噪比,提高光谱的分析能力,在木材近红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

一种参数优化的混沌信号自适应去噪算法

针对非线性自适应混沌信号去噪算法的参数优化问题, 考虑到最优滤波窗长受到不同因素的影响, 为提高该算法的自适应性, 提出一种滤波窗长自动最优化的判决准则. 依据混沌信号和噪声自相关函数的不同, 首先采用不同窗长对含噪混沌信号进行去噪, 然后计算每个窗长对应的残差自相关度(RAD), 最后通过对最小RAD所对应的窗长进行一定比例收缩实现窗长的最优化. 仿真结果表明, 该判决准则能够在不同条件下对滤波窗长进行有效的自动最优化, 提高了混沌信号去噪算法的自适应性.     

近红外漫反射光谱的小波变换的去噪方法

以测定的紫丁香醛近红外漫反射光谱信号为标准,随机加入了一噪音信号,采用Daubechies小波系中的DB5小波函数,以4种阈值选取方法(最小最大准则阈值、Stein无偏似然估计阈值、混合阈值和固定阈值)和2种阈值函数(软阈值函数和硬阈值函数)组合对含噪音的光谱信号进行了小波去噪处理试验,以均差MSE评价组合各种阈值选取及阈值函数方法的去噪优劣。结果表明,对于该类型的光谱信号,采用最小最大阈值和软阈值函数组合,得到最优的去噪效果。     

基于相空间邻域的混沌时间序列自适应预测滤波器(Ⅱ)非线性自适应滤波

根据相空间重构理论、最小均方误差准则和最陡下降原理，提出了一种基于相空间邻域的非线性自适应滤波算法.实验结果表明：这种非线性自适应预测滤波器能够有效预测一些混沌序列，在某种程度上具有抗噪声的能力. 关键词： 混沌时间序列 重构矢量 最小均方误差准则 非线性自适应预测     

自适应小波阈值去噪在光谱信号处理中的应用

在光谱数据的多组分定量分析中 ,噪声的存在往往影响分析的准确度。小波变换的多分辨率分析的特性使它成为一种优良的去噪方法。本文基于 Dohono提出的小波阈值去噪和 Mallat,Xu等提出的空域相关去噪法 ,提出了一种新的自适应小波阈值函数滤噪法。与原来方法比较 ,新法能够在有效去除噪声的同时 ,很好地保留了信号的细节。仿真计算和分析表明了此算法的有效性。     

基于模糊理论的空间屏蔽滤波信号去噪

基于模糊理论提出了一种空间屏蔽滤波信号去噪方法.对信号进行二进小波变换后,对信号进行空间屏蔽滤波,对于未通过滤波器的系数进行模糊阈值处理实现去噪.通过对含噪HeaviSine和Doppler信号的去噪仿真,表明,该方法对噪音具有良好的抑制作用,能较好地保持信号在间断点处的信息.与传统空间屏蔽滤波相比,该方法对不同种类的含噪信号均具有良好的去噪效果.     

基于卡尔曼滤波的近红外光谱特征波长变量优选方法

将经典的卡尔曼滤波器与近红外光谱分析技术相结合,提出了一种新的特征波长变量选择方法——卡尔曼滤波法。分析了卡尔曼滤波器用于波长优选的原理,设计了波长选择算法并将其应用到大豆油脂酸价的近红外光谱检测中。首先利用偏最小二乘法(PLS)对油脂不同吸收波段建模,初步筛选出4 472～5 000 cm-1油脂酸价特征波段共132个波长点,然后进一步利用卡尔曼滤波器进行特征波长选择,从中优选出22个特征波长变量建立PLS校正模型,预测集决定系数R2、预测误差均方根RMSEP分别为0.970 8和0.125 4,与利用132个波长点建立的校正模型预测结果相当,而波长变量数减少到原来的16.67%。该波长变量选择算法是一种确定性的迭代过程,无复杂的参数设置和变量选择的随机性,物理意义明确。优选出少数对模型影响较大的特征波长变量以代替全谱建模,在简化模型的同时提高了模型的稳健性,为开发专用油脂近红外光谱分析仪器提供了重要参考依据。     

自适应双边滤波红外弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测,提出一种基于自适应双边滤波的背景预测算法.该算法利用空域低通滤波和图像灰度信息的非线性组合,自适应的对背景进行预测,达到提高弱小目标检测性能的目的.仿真和实验表明：与小波滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从结构化背景中检测目标抑制背景.     

基于简化模型与自适应滤波的车载SINS静基座快速对准

为了实现捷联惯性导航系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)快速初始对准,根据已有可观测性分析结果,通过理论分析和计算得到了扩展观测量时初始对准系统最优可观测状态量组合,在此基础上简化了对准模型,建立了新的系统方程。针对载车发动机启动或其他情况导致系统噪声无法精确统计,提出了运用基于强跟踪滤波原理的自适应卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法抑制滤波发散,加快收敛速度。仿真结果表明运用简化模型和自适应滤波在系统噪声不匹配时具有更快的收敛速度和更高的对准精度,车载实验结果也表明运用简化模型和自适应滤波可以实现快速对准。     

基于近红外光谱分析技术测定库尔勒香梨硬度

采用近红外(NIR)漫反射光谱法对新疆特色梨果库尔勒香梨的五种不同果（包括青头、粗皮、脱萼、宿萼、突顶果）的硬度进行测定。由于近红外光谱数据量大且原始光谱噪声明显、测定水果时散射严重等导致光谱建模时关键波长变量提取困难。以新疆库尔勒香梨为研究对象,为了有效地消除固体表面散射以及光程变化对NIR漫反射光谱的影响,首先采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对库尔勒香梨的原始光谱进行预处理。为寻找适合近红外光谱检测库尔勒香梨硬度的最佳特征波长筛选方法,进行香梨近红外光谱的特征波长变量选择方法的比较与研究。研究比较了两种特征波长筛选方法对库尔勒香梨硬度偏最小二乘法（PLS）建模精度的影响。同时使用反向偏最小二乘（BiPLS）和遗传算法结合反向偏最小二乘（BiPLS-GA）在全光谱范围内筛选香梨硬度的特征波长变量,将校正均方根误差（RESMC）、预测均方根误差（RESMP）以及决定系数（R2）作为模型的评价标准,并最终确定最优波段选择方法及最佳预测模型。基于选择的特征波长变量建立的PLS模型（BiPLS-GA）与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现BiPLS-GA模型仅仅使用原始变量中6.6%的信息就获得了比全变量PLS模型更好的库尔勒香梨硬度的预测结果,其中R2,RMSEC和RMSEP分别为0.91,1.03和1.01。进一步与基于反向偏最小二乘算法（BiPLS）获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,BiPLS-GA不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,使得建模变量从301个减少到20个。极大地简化模型的同时有效地提高了模型的预测精准度和稳定性。因此该方法能够有效地用于近红外光谱数据变量的选择。证明了近红外光谱分析技术结合BiPLS-GA模型能够高效地选择出建模变量,去除与库尔勒香梨硬度无关的近红外光谱信息,显著地提高库尔勒香梨硬度定量模型的预测精度。这不仅为新疆地区特色梨果库尔勒香梨的快速、精确、无损优选分级提供一定的技术支持,同时也为基于近红外光谱分析技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

基于反中值滤波的红外焦平面自适应非均匀性校正方法

分析了红外焦平面阵列非均匀性的噪声特性，提出了一种用反中值滤波为核心的红外焦平面自适应校正的方法。针对实际的图像进行了实验，实验证明该方法在校正效果、收敛速度、对静止目标保持能力及可硬件化等方面都有较好的表现。     

基于改进旋滤波的电子散斑干涉图滤波方法

电子散斑干涉术条纹图在成像时不可避免地受散斑噪声调制,去除噪声是散斑干涉条纹处理的一项重要任务。利用散斑条纹图的方向性,提出一种基于模糊方向的旋滤波:在当前点的领域内定义4个模糊方向窗口,将传统旋滤波的一维、精确方向窗口的确定,转变为模糊方向窗口的确定;在确定的窗口内进行低通滤波时,采用自适应加权均值滤波代替传统的中值滤波。利用该方法分别处理模拟散斑条纹图和实验所得的真实条纹图,并与传统旋滤波、双边滤波和小波丢弃子带方法比较。实验结果表明,该改进算法在滤除散斑条纹图噪声的同时,有效保护了条纹的细节信息。     

基于混合Taguchi-GA算法的MIMO-OFDM信号检测

为了避免传统MIMO-OFDM信号检测方法具有的计算量过大而导致的算法复杂度高的问题,设计了一种基于混合Taguchi方法和GA算法的MIMO-OFDM信号检测方法,首先建立了MIMO-OFDM信号检测的模型,然后依据信号检测模型建立目标函数,将目标函数作为混合Taguchi-GA算法的适应度函数,通过个体在信号检测问题的解空间中进行不断地选择、交叉和变异等操作来求解全局最优解,为了进一步增加算法的全局寻优能力,通过Taguchi方法进一步在交叉和变异之间产生新个体;最后,定义和描述了基于混合Taguchi和GA算法的MIMO-OFDM信号检测算法,仿真实验表明,文中方法能有效进行信号检测,与其他方法相比,在BPSK调制和16QAM调制情况下,均具有较小的BER均方误差。     

基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外（Vis/NIR）光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量（SSC）与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数（FD）、Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘（PLS）法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。