基于小波变换的低场核磁共振信号去噪方法的研究进展

低场核磁共振（low-field Nuclear Magnetic Resonance,low-field NMR）技术因其自身具有的独特优越性常被应用于极端条件下的测量,而且由于其采用的是永磁体,因而采集到的信号信噪比常常较低,在很大程度上影响了测量值的准确性.因此,如何去除混杂在信号中的加性高斯白噪声增加测量值的可靠性显得尤为重要.针对这一问题,国内外学者相继提出了众多优秀的去噪方法,其核心都是在不损失含噪信号中有效信息的基础上滤除掉夹杂在其中的噪声信号.本文在基于对小波变换理论分析的基础上,介绍了3种目前较为流行的用于低场核磁共振信号去噪的方法,分别是小波阈值去噪、模极大值去噪和小波系数相关性去噪,并给出了用于评价去噪效果的四个参数及其计算方法.     

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.     

时变软阈值法在纳秒脉冲信号去噪中的应用

对工程上常用的几种小波进行了分析,通过比较选定双正交小波为纳秒脉冲信号分析的母波,根据纳秒脉冲放电时产生的电磁干扰的特点提出基于多尺度分析的时变软阈值法,并对纳秒脉冲信号进行去噪处理。用Matlab自带的doppler波形和方波发生器产生的上升沿小于1 ns的方波对此方法进行检验,结果表明时变软阈值法明显优于传统的固定软阈值法。     

时变软阈值法在纳秒脉冲信号去噪中的应用

 对工程上常用的几种小波进行了分析,通过比较选定双正交小波为纳秒脉冲信号分析的母波,根据纳秒脉冲放电时产生的电磁干扰的特点提出基于多尺度分析的时变软阈值法,并对纳秒脉冲信号进行去噪处理。用Matlab自带的doppler波形和方波发生器产生的上升沿小于1 ns的方波对此方法进行检验,结果表明时变软阈值法明显优于传统的固定软阈值法。     

DNA测序信号去噪分析的一种新方法

在DNA荧光测序中,噪声会影响分析的准确度和检出限。相比其他滤波方法,小波分析具有良好的时频域分辨特性。在小波去噪处理中,正确选择合适的小波基函数、去噪阈值和分解层数直接关系到信号去噪处理的质量。为了真实构建噪声模型并准确评价去噪算法的有效性,实验中通过实际系统中采集到的噪声信号叠加理想荧光信号构建DNA测序仿真信号,去噪分析的结果表明：选择sym7小波基函数、分解层数(lev＝5)与使用固定格式软阈值,有效去除了DNA测序信号的噪声;处理后,信号的信噪比提高了5倍以上。将其用于处理实际的DNA电泳荧光信号,相比基于随机噪声模型的算法,去噪后的信号更加真实可靠。     

K-SVD和OMP算法在超声信号去噪中的应用

针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K+奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法。该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号,从而实现信号的去噪。通过仿真实验将本文方法与传统的小波阈值去噪方法进行了对比研究。实验结果表明,该方法对超声回波信号的去噪效果优于小波阈值去噪方法,且噪声越大对比越明显,不仅可更有效地滤除信号中的高斯白噪声,提高信噪比,且尽可能保留了原始信号有用信息。     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染。为研究冲击信号去噪的问题,本文针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法。单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。本文将EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变。对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于提升小波变换的矿物油荧光光谱去噪研究

矿物油的使用是造成雾霾等空气污染问题的重要原因。矿物油荧光光谱检测系统光谱消噪处理的有效性和快速性是在线实时监测系统的热点问题。研究应用提升算法小波变换(LWT)矿物油荧光光谱去噪的方法。与传统的离散小波变换(DWT)相比,提升小波变换将现有的小波滤波器分解成基本的构造模块,分步骤完成变换,结构简单,运算速度快。在矿物油荧光光谱去噪过程中具有运算量低、原位运算和便于实现的特点,有效解决了传统小波变换在这方面的不足。提升算法的小波变换、传统离散小波变换和经验模态变换(EMD)分别运用到0#柴油、97#汽油、煤油三种矿物油的荧光光谱去噪中,评价去噪效果指标的信噪比(SNR)、重构均方根误差(RMSE)和波形相似度(NCC)证明了提升方法小波变换用于矿物油荧光光谱去噪的有效性。同时,提升算法变换能提高构造的灵活性和运算的简单性使消噪时间降低62%,证明了提升算法的小波变换运用到矿物油荧光光谱去噪中的快速性,适于矿物油实时消噪处理系统。     

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EMD的拉曼光谱去噪方法研究

经验模态分解(EMD)方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。文章在介绍EMD分解方法的基础上,结合EMD的多尺度滤波特性,提出了一种新的拉曼光谱去噪方法——EMD阈值去噪法。该方法首先对含噪的拉曼光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频IMF分量与低频IMF分量叠加得到重构的信号,即去噪信号。通过处理对二甲苯的拉曼光谱信号,分析了在不同噪声水平上不同去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势,在拉曼光谱去噪中有很好的应用前景。     

基于小波分析的指数衰减信号高斯脉冲成形

基于小波分析技术实现了指数衰减信号的高斯脉冲成形,高斯脉冲成形信号的峰幅度和峰位置分别表征了辐射粒子的能量信息和辐射事件发生的时间信息.仿真信号和实际采样信号的实验结果显示,指数衰减信号被成形为真正的高斯信号;这表明,基于小波分析的高斯脉冲成形技术是有效的,为进一步研究高斯脉冲成形的数字实现算法提供了必要的理论基础. 关键词： 指数衰减信号 高斯脉冲成形 小波分析     

基于小波框架的红外/可见光图像融合

针对小波框架所具有的冗余性和平移不变性在图像处理中能较好保留图像细节特征的特点,提出了一种将l2上的离散小波框架和交叉子带像素融合方案(Cross band pixel selection)结合起来的融合算法,并用于红外和可见光图像的融合。仿真试验表明该算法较好地保留了源图像的细节信息,是一种行之有效的融合算法。     

基于神经网络的航天光学遥感器在轨信噪比测试方法

提出一种基于神经网络的航天光学遥感器在轨信噪比的的测试方法。通过模拟得到了大量的包含有不同信噪比等级的遥感图像,并将其作为网络训练和测试的样本。通过对遥感图像进行分析,找到了分别与景物结构和噪声有关的特征向量,并将其作为神经网络的输入。在对大量样本图片进行训练后,可完成对由遥感器传输下来的任意一幅地面景物图像进行信噪比的测试,从而避免了传统方法对特定地面景物目标在成像测量中的诸多弊端,平均测量误差约为10%。     

深空核爆电磁脉冲壳模型下的电子运动规律

采用壳模型分析了深空核爆的电子运动规律,对深空核爆电磁脉冲的形成机理进行了初步研究。考虑MeV量级出射电子的相对论效应,在相对论框架下进行了电子运动过程的推导。计算了空间电荷层限制的形成时间,并提出一旦形成空间电荷限制,后续状态满足准静态近似条件。在此基础上,推导了空间电荷振荡的频率,并与半数值计算的结果进行比对,二者符合得较好。计算表明,远场达到峰值的时间与爆炸当量、电子初始动能和弹体半径等参数密切相关,电场峰值总是出现在核反应极大值之前,并且在空间电荷层限制的形成时间附近。     

深空核爆炸辐射电磁脉冲的初步解析

采用壳模型分析深空核爆在远场产生辐射电磁脉冲的规律,对深空核爆电磁脉冲的形成机理进行研究。在已知电子运动规律的前提下,推导了发射电子的电偶极矩表达式,并得到了辐射电磁脉冲的特性。计算结果表明:远处辐射场的峰值电场与爆炸当量无关,但达到峰值的时间随爆炸当量增加而提前;电子初始动能的增大也能线性地提高峰值强度;峰值强度与上升时间常数及弹体半径的平方成正比。     

电磁脉冲对数字信号处理器的干扰及其防护

为寻找有效的电磁脉冲防护加固措施,首先对电磁脉冲模拟器的干扰路径进行分析,包括数字信号处理器（DSP）与放电回路的共地耦合干扰及共网电耦合干扰,并将结构优化设计、硬件屏蔽加固措施与设置软件陷阱、开启看门狗等抗干扰措施相结合,对数字信号处理器（DSP）内核工作电压、输入/输出（I/O）端口以及显示屏等进行了干扰测试。实验结果表明,采用硬件与软件相结合的防护加固技术后,DSP主板的内核工作电压及I/O端口的干扰脉冲幅值减小,且干扰持续时间由2 s减少到400 ns,干扰脉冲获得了有效抑制。     

相空间中离散完整系统的Noether对称性和Mei对称性

研究相空间中离散完整系统的Noether对称性、Mei对称性及其导致的守恒量.利用差分离散变分方法,给出相空间中离散完整系统的差分离散变分原理,建立系统的离散正则方程和能量演化方程;给出系统Noether对称性和Mei对称性的判定条件,得到系统离散形式的Noether守恒量和Mei守恒量及其存在的条件.举例说明结果的应用. 关键词： 相空间 离散完整系统 对称性 守恒量     

基于强耦合Duffing振子的微弱脉冲信号检测与参数估计

耦合Duffing振子在检测强噪声中的微弱脉冲信号时具有可检测信噪比低等优点,但目前检测模型还存在系统性能与初始状态有关、只能工作在倍周期分岔状态等缺陷.为此本文构建了一种能克服上述缺点的新的微弱脉冲信号检测模型,通过对两个Duffing振子同时施加较大的恢复力和阻尼力耦合,可使振子间产生广义的"阱内失同步"现象,基于这种现象可实现微弱脉冲信号的检测与恢复.以信噪比改善和波形相似度为衡量指标,研究了周期策动力幅值与周期、耦合系数、计算步长、阻尼系数等参量对模型信号检测与波形恢复效果的影响.对方波、双指数脉冲和高斯导数脉冲进行检测和恢复的实验结果表明,本文所构建的模型能够在较低信噪比条件下有效地检测并恢复出高斯白噪声背景中的微弱脉冲信号,进而改善了现有的Duffing振子对非周期脉冲信号的检测能力并扩展了其应用领域.     

金属空间桁架电磁窗桁杆截面选型分析与优化

基于极化分解理论,分析了金属空间桁架电磁窗的桁杆散射场。针对桁杆截面选型,对比了圆截面桁杆与矩形截面桁杆的抗弯刚度与电磁散射特性。综合两种截面形状的优缺点,按照力电性能一体化设计要求,提出了将二者结合的圆角矩形截面优化设计方案,并对其辐照效应进行了计算仿真分析。结果表明：矩形桁杆由于棱边的电荷积聚效应,相较于圆柱形杆散射场副瓣电平较高,电磁性能较差,但抗弯能力更强,具有更好的保护性;圆角矩形的散射电平值小于矩形杆,同时具有超过圆柱形杆的力学特性,是提高电磁窗力电性能的可行方案。