基于经验模式分解的滤波去噪算法

经验模式分解法被认为是非线性、非平稳数据处理方法的新进展.其最大优点是根据信号本身的特性自适应地产生合适的模态函数,这些模态函数能很好地反映信号在任何时间局部的频率特征,克服了小波变换中要选取合适小波基的困难.基于经验模式分解的分解特性,本文提出了一种新的阈值去噪方法,通过事先建立的经验阈值,根据自适应方法对噪声进行去除,然后对去除的噪声进行随机采样后加入到去噪信号中重新滤波,通过反复滤波迭代进行噪声的去除.实验结果证明了本方法与小波相比具有自身独特的优势.     

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。     

机械和螺旋桨振动噪声作用下的物探船水下辐射噪声数值预报

探讨了考虑机械噪声和螺旋桨噪声共同作用下物探船水下辐射噪声有效计算方法,采用基于结构有限元-声学边界元的声固耦合模式直接一体化计算水下总辐射噪声级。建立了某物探船整船三维结构有限元模型以及流体声学边界元模型。在船体总振动响应分析基础上,将螺旋桨噪声以点声源的形式与机械振动源同时输入到统一声学环境中求解,对物探船水下辐射噪声进行数值预报,给出了物探船辐射噪声指向特性,并比较了两类噪声源一体化计算方法与直接叠加合成方法在物探船水下辐射噪声计算结果的差异。研究表明,采用机械噪声与螺旋桨噪声直接叠加合成总辐射声级的方法在工程精度上可接受,但一体化计算是更合理的处理方式。     

基频线谱提取技术在船舶水下目标识别系统的应用

基于目标物的辐射雷达回波信号是船舶水下识别系统的主流技术,水下噪声的混入会对识别产生干扰,时域分析很难区分噪声与目标信号特征。频域特性分布是区分雷达回波辐射噪声及干扰噪声的主要手段,通过对辐射信号及噪声的频谱提取,可以获取目标信号和干扰信号在基频频谱的特性,设计滤波器去除噪声。本文研究目标雷达回波信号及水下噪声信号的特性,在基础上提出基于基频线谱提取技术的噪声分离策略,最后对算法进行仿真。     

基于递归图理论的舰船辐射噪声的特征量分析

水下目标特征值提取技术一直是研究船舶辐射噪声及水下目标识别的主要方式。舰船辐射噪声是一种非线性时变时序,一般利用非线性系统的状态迁移来描述并构建空间投影。递归图理论是一种混沌特质分析方法,利用信息特征熵概念来研究船舶辐射噪声关联维度。本文研究了船舶噪声辐射噪声空间的特征值及特征向量,给出了基于递归图理论的混沌特征量的维度计算方法,确定了辐射噪声空间矩阵的递归率和信息特征熵,最后进行了仿真。     

一种基于3/2维谱的水中目标调制信息提取方法

利用目标辐射噪声的调制信息可以实现对目标的高方位分辨。为了能够准确获取目标调制谱特征,提出了一种基于小波变换和多分辨率分析理论的辐射噪声调制信息提取方法。首先提取水下目标辐射噪声的调制包络信息,之后对动态调制包络进行3/2维谱分析,从而得到辐射噪声的谐波信息。最后对实测噪声数据进行了仿真研究,结果表明,该方法可以有效提取噪声中动态调制信息。     

一种基于3/2维谱的水中目标调制信息提取方法

利用目标辐射噪声的调制信息可以实现对目标的高方位分辨。为了能够准确获取目标调制谱特征,提出了一种基于小波变换和多分辨率分析理论的辐射噪声调制信息提取方法。首先提取水下目标辐射噪声的调制包络信息,之后对动态调制包络进行3/2维谱分析,从而得到辐射噪声的谐波信息。最后对实测噪声数据进行了仿真研究,结果表明,该方法可以有效提取噪声中动态调制信息。     

机械和螺旋桨振动噪声作用下的物探船水下辐射噪声数值预报

文章探讨机械噪声与螺旋桨噪声共同作用下的物探船水下辐射噪声有效计算方法,采用基于结构有限元—声学边界元的声固耦合模式对水下总辐射的噪声级进行一体化计算。建立某物探船的整船三维结构有限元模型以及流体声学边界元模型。在船体总振动响应分析基础上,将螺旋桨噪声以点声源的形式与机械振动源同时输入统一声学环境中求解,对物探船水下辐射噪声进行数值预报,给出物探船辐射噪声指向特性,并比较2类噪声源一体化计算方法与直接叠加合成方法对物探船水下辐射噪声计算结果的影响。研究表明,工程精度上可接受机械噪声与螺旋桨噪声直接叠加合成总辐射声级的方法,但一体化计算是更合理的处理方式。     

混沌方法在舰船辐射噪声分析中的应用研究

为了检测舰船辐射噪声中的非线性特征,本文采用混沌、分形理论从信号产生的机理、相空间轨迹、分形维数和Lyapunov指数等4个方面着重研究了舰船辐射噪声的混沌现象.研究结果表明舰船辐射噪声信号中确实存在混沌现象,且不同类别的信号具有不同的非线性特征,该结果将为水声信号处理、水下目标检测和识别提供新的理论方法.     

基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别

由于水下环境的复杂性,水下目标的检测和识别是水声信号处理领域中的一个难题.本文研究了基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别方法.利用小波变换得到水下目标辐射噪声信号在不同尺度下的能量分布作为特征矢量,并输入到概率神经网络中以实现目标分类.利用小波变换能量特征值可有效区分不同的目标辐射噪声.概率神经网络无网络训练过程,适合于信号分类.实验结果表明该方法的有效性和可行性.     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

基于双树复小波的被动目标特征提取方法研究

针对水下目标辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于双树复小波变换的特征提取方法。首先,采用一种改进的小波阈值去噪方法去除水下目标辐射噪声信号中的噪声成分,该方法可以获得优于经典小波阈值去噪方法的结果;其次,在特征提取过程中,采用具有近似平移不变性的双树复小波变换,该方法能够克服信号时移带来的影响,得到稳定的目标特征向量。仿真试验和实航数据处理结果表明,本文方法提取的目标特征向量比使用离散小波变换提取的结果更稳定。     

水线以上机电设备对船舶水下辐射噪声影响研究

建立小水线面双体船声学有限元模型,以柴油发电机组振动噪声为激励,计算该船型水线以上振动噪声源产生的水下辐射噪声。探讨船舶水线以上振动噪声对其水下辐射噪声的影响规律,为整船水下辐射噪声评估提供参考。     

基于小波降噪的经验模式分解方法研究

通过正常工况下的转子位移信号,分析不同幅值噪声对经验模式分解(EMD)分解的影响。对于幅值较小的随机噪声,EMD分解可以自适应地将主要特征信息从噪声中分解出来。而对于幅值较大的噪声,小波降噪的EMD分解则可以有效避免模态间能量泄漏,从而得到准确的分析结果。     

潜艇辐射噪声水平指向性测量方法

当前潜艇水下辐射噪声测试主要还是以水声测量技术为主要手段。本文探讨了1种新的测量潜艇水下辐射噪声水平指向性的方法,思路新颖,简单实用,工程可行性强,能全面准确地获得潜艇辐射噪声在单频和频带内的水平指向性。通过测量分析潜艇水下辐射噪声的指向性,能深刻理解潜艇水下辐射噪声场空间分布的规律,初步判定潜艇辐射噪声源的部位及其频率特性,为潜艇声隐身技术的发展和水中兵器的研制提供科学依据和有利支撑。     

深海矢量噪声场声传播特性研究

矢量声压振速联合处理是建立在信号的声压和质点振速相位基础上,海洋环境边界对声传播的影响将改变矢量声场声压和质点振速的幅度和相位特性。文章根据南海环境条件和水下目标辐射噪声测量采用矢量简正波理论估算海面非相干偶极子噪声源和水下点声源矢量场的幅度和相位随深度的变化,并对矢量水听器测量系统获取的南海典型深度上的背景噪声数据进行了分析。结果表明:深海背景噪声声压谱级在500 Hz以下基本上不随深度变化,在500 Hz-3 kHz频段浅深度背景噪声声压谱级略高于较深深度的背景噪声声压谱级;背景噪声的垂直质点振速谱级要小于声压和水平质点振速谱级。     

基于卡尔曼滤波的水声信号线谱增强（英文）

To detect weak underwater acoustic signals radiated by submarines and other underwater equipment, an effective line spectrum enhancement algorithm based on Kalman filter and FFT processing is proposed. The proposed algorithm first determines the frequency components of the weak underwater signal and then filters the signal to enhance the line spectrum, thereby improving the signal-to-noise ratio(SNR). This paper discussed two cases: one is a simulated signal consisting of a dual-frequency sinusoidal periodic signal and Gaussian white noise, and the signal is received after passing through a Rayleigh fading channel;the other is a ship signal recorded from the South China Sea. The results show that the line spectrum of the underwater acoustic signal could be effectively enhanced in both cases, and the filtered waveform is smoother. The analysis of simulated signals and ship signal reflects the effectiveness of the proposed algorithm.     

潜艇上方近场水下辐射噪声双峰特性的实验研究(英文)

The double-peak characteristic of underwater radiated noise in the near field on top of the target submarine was analyzed in depth on the basis of submarine test data on the sea. The contribution of three major noise sources to the radiated noise of a submarine were compared and analyzed, and emphasis was put on the original source, production mechanism, and their correlative characteristics. On the basis of analysis on underwater tracking and pass through characteristics of the target submarine, the double-peak phenomenon was reasonably interpreted. Furthermore, the correctness of the theoretical interpretation was verified adequately in real submarine tests. The double-peak phenomenon indicates that the space distributing character on submarine radiated noise are both asymmetrical with time and space, whereas that is provided with directivity. Studying the double-peak phenomenon in depth has important reference value and meaning in engineering practice for understanding the underwater radiated noise field of submarines.