铁路机车信号分析系统中的信号处理算法研究

现阶段我国铁路存在着各种不同制式的区间自动闭塞和与之相配套的机车信号.对这些信号进行分析以提取信号特征值对系统设计和维护具有实际意义.在铁路机车信号分析系统中,针对移频信号,首先运用小波的多分辨率分析和自适应的阈值选取方案对实际的采样数据进行去噪处理,有效地去除随机噪声突出信号特征,然后借助快速傅立叶变换(FFT)得到了信号特征参数.实际应用表明,对于不同的移频机车信号制式,该算法通用性强,计算精度高.     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

基于软硬阈值折中的小波包语音增强算法的研究

由于语音信号的非平稳性,传统去噪方法将会不可避免地造成有用语音信号的损失,小波包分析能同时对信号的低频部分和高频部分进行分解,与小波分析相比,对信号的分析能力更强.文中提出一种新的去噪方法,它对噪声的清除更加干净,仿真结果表明,这种方法优于软、硬阈值法.     

基于经验模态分解的惯性测量单元加速度信号处理

对惯性测量单元(IMU)输出的加速度信号进行频域分析,采用基于连续均方根误差准则的经验模态分解(EMD)去噪方法,将加速度信号低频成分滤除,以降低轨道状态检测中噪声信号对测量精度的影响.对去噪后的加速度信号进行连续两次积分处理,可获得载体的空间运动轨迹.     

快速傅立叶变换在轨道电压相位检测中的应用

轨道电压信号是判断铁轨上是否有火车的重要依据,对火车的安全运行非常重要,其相位差测量是重要环节.在比较目前几种常用相位测量方法的基础上,提出基于FFT的相位测量方法.该方法对被测信号谐波或噪声干扰有很好的抑制作用,对受干扰的周期信号间的相位差测量有很高的精度.给出硬件构成和算法的软件实现,检测结果表明提出的方法能快速准确地实现相位测量.     

小波非线形阈值方法在工程地震勘探中的应用

针对浅层地震勘察中的随机噪声压制,提出了非线形阈值的小波域衰减算法。首先分析了小波软、硬阈值去噪方法的优缺点,对小波阈值去噪算法中的阈值函数进行改进,采用了非线形阈值去噪算法对地震信号进行处理。通过模型分析与实际数据处理表明,相对软、硬阈值去噪算法,该方法不仅可以很好地压制地震信号中高频随机噪声,而且可以很好地保持原信号的地质信息。     

快速PGPD去噪算法研究

PGPD信号去噪算法具有良好的去噪效果,但是算法运算量大,去噪时间偏长,为此提出一种快速PGPD去噪算法。该算法在搜索信号非局部相似块过程中,利用信号的非局部相似性适当调整搜索窗的大小,并对搜索块进行采样筛检,有效缩小非局部相似块的搜索范围,再通过欧氏距离计算快速确定距离目标局部块最近的非局部相似块,从而节省了计算量。数字图像去噪及地震信号去噪实验结果表明,与传统PGPD算法相比,该算法在信号轻微损失的情况下,可以大幅提高去噪速度。     

提高GPS卫星数字中频信号捕获性能的方法

GPS卫星发射的信号处于以加性高斯白噪声AWGN为干扰的背景下，若载噪比CNR较差，可能会使接收机一直都处于失捕状态，满足不了某些实时性定位应用的要求。为此，对现有的一种捕获方法——FFT相关法进行数值改进，以减小错捕、漏捕概率，并在若干个捕获周期都失捕的情况下，提出了应对的捕获措施，增大重新捕获的概率，以提高系统的可靠性。     

基于小波变换的轨道检测数据滤波方法

为了尽量减小轨道检测数据中夹杂的粗大噪声干扰对轨道检测结果的影响,利用小波算法对轨道检测数据滤波处理是一种可行方法。分析了dbl,db2,db3和db4小波基对轨道检测数据中高频突变脉冲信号的敏感性,选用较为敏感的db1小波基对轨道检测数据进行小波分解。通过3σ准则识别出粗大误差点并加以剔除,对轨道检测数据的高频和低频部分进行小波重构,从而达到较好的轨道检测数据去噪滤波效果。分别采用均方误差值、信噪比和平滑度指标对几种小波的去噪滤波效果进行了分析比较,进一步验证了db1小波能在轨道检测数据的处理中达到较好的去噪滤波效果。实例表明,论文提出的方法对能够敏感地识别轨道检测数据中的噪声信号,有效地剔除检测数据中的粗大误差,达到较为理想的轨道检测数据滤波效果。     

小波消噪在电力电子装置故障检测中的应用

考虑电力电子装置中噪声因素对故障检测和识别的影响,用多尺度小波变换和小波包变换对信号进行消噪.小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频成分包含信号的主要性能,高频含较多的噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.然后利用Matlab对电力电子装置故障暂态信号进行消噪处理,比较各种消噪方法的优缺点,并结合理论分析和模拟结果讨论了阈值的选取方法和原则.仿真结果表明,基于小波变换的消噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的实用方法.     

ASK混噪信号的自适应消噪系统

作者提出一种自适应消噪系统,对受强电干扰(宽带平稳过程)的ASK混噪信号有明显消噪效果。在分析消噪系统主要部件(平衡式自适应信号分离器及自适应波形识别检测器)性能的基础上,研制出硬件系统。经测试表明,该系统消噪效果明显。     

盲反卷积去噪在机车走行部故障分析上的应用

基于一种新的机车齿轮箱振动信号去噪的模型及算法,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨运用盲反卷积去噪的方法以提高信号信噪比和信号质量,通过提取机车齿轮的故障特征信息并与TSA（时间同步平均）方法相比较,其在准度和精度方面都有较大改善。不仅能满足在线监测和故障诊断的实时性和可靠性的要求,同时显示出属性的可靠性、耐用性和高置信度性,提高了诊断和预警的技术。     

基于频率及F-K域联合应用的地震波去噪技术研究

地震反射波勘探是铁路工程地质勘察的一种重要地球物理勘探方法,地震波数据的处理直接关系到数据的解译质量,提高信噪比是关键环节。针对单一去噪技术,难以获取高信噪比地震数据的难题,以某一在建铁路项目地裂缝勘察的地震波数据为例,详细研究各种有效波及干扰波的性质和特征,建立一种频率域滤波、声波衰减和频率-波数域(F-K)滤波联合应用的去噪技术。结果表明:该技术能有效去除和压制干扰波,增强有效波能量,去噪效果明显。     

冲击干扰下高压不对称脉冲特征频率提取算法

电气化铁路中的不平衡电流,尤其是电网冲击干扰电流,已经成为轨道电路系统主要的干扰源,如何减少冲击干扰的影响成为越来越紧迫的课题。FFT是在轨道电路信号特征参数提取中普遍使用的解调算法,只是FFT有其自身的局限性,不能对非平稳信号进行分析,而小波分析方法是一种时频分析方法,可以将高频信号和低频信号分离,在处理非平稳瞬时信号时有明显的优势。本文以高压不对称脉冲轨道电路为例,提出一种基于小波分析提取高压不对称脉冲信号特征频率的算法。通过计算机仿真,此算法不仅具有一定的抗干扰能力,而且具有较高的精度。     

基于小波分析的自适应噪声识别

图像噪声类型直接影响去噪方法的去噪效果.因此,研究图像噪声类型的识别,对于数字图像去噪方法效果的提高具有重要意义.利用小波分解的高频系数,分析直方图和曲线拟合图的跳变出现概率特征以及黄金分割点处的窗口宽度特征,提出一种数字图象噪声类型自适应识别方法.针对图像噪声识别类型,采用相适用去噪方法提高图像去噪效果.通过大量实验表明,该方法是切实有效的.     

多信息移频自动闭塞系统信号选择及解调方法

从两个方面叙述了多信息移步自动闭塞系统信号分析，处理与解调的方法，其一，介绍了FSK信号的特点及各频点频谱的分布规律；合理选择中心载频f0，频偏△f，调制频率fc，调制系数m的参数，可使系统自身具有较强的抗干扰能力，为其系统运用稳定，可靠奠定良好的基础，其二，介绍了运用DSP技术的FFT计算实现FSK信号解调与译码的方法，并分析了电化谐波带内干扰和相邻载频带重叠引起的半边侵入，双边侵入干扰及绝缘破损干扰，并介绍了移频带内干扰的计算和防护方法，移频单边，双边侵入的计算和防护以及接收设备信号带宽的确定原则，各种带内移频干扰和带内电化谐波干扰的检测方法及信干比的计算。     

基于小波包分析的城轨车辆受电弓实测动应力研究

为研究受电弓应力变化并预估受电弓实际寿命,在上海地铁1号线和11号线实际运营线路上,开展受电弓动应力实测研究。通过受电弓动应力实测数据归纳和剪裁,获得动应力环境试验谱,采用雨流计数法分析评估了受电弓疲劳寿命。为避免传统去噪算法易将部分真实动应力信号视为噪声,从而导致动应力信号能量损失,采用小波包分析(Wavelet Packet Analysis)法对获取的受电弓动应力信号进行多层次高频和低频分解,并对分解所得系数进行阈值处理,有效地去除动应力信号中的真实噪声,结果表明:小波包法能明显改善受电弓动应力去噪性能-信噪比SNR和根均方误差RMSE,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统去噪算法;既能有效去除受电弓动应力谱中的噪声成分,亦能保留动应力信号细节特征。     

无绝缘轨道电路自动测试的研究

在分析UM71无绝缘轨道电路的频谱特点和考虑电气化铁路强干扰、小信号、高速度的基础上,研制了以DSP和FFT芯片为数字信号处理的核心器件的无绝缘轨道电路自动测试系统。文中给出了UM71信号的频谱图和测试方法,并分析了测试系统的测试精度。     

差分跳频信号的波形复制-FFT联合检测

提出一种利用波形复制－FFT联合检测易除差分跳频信号检测中部分干扰频率的方法。在跳同步信号的支持下，将一跳驻留时间内的信号分成长度相等的前后两部分并分别与其对称复制波形进行拼接，根据有用差分跳频信号，同样干扰信号和异样干扰信号在前后两部分的复制和拼接所形成信号中能量分布的不同来识别和剔除异样干扰信号。仿真结果表明：采用本方法可以剔除大部分异样干扰信号。     

基于局部频谱细化的轨道移频信号高精度检测

轨道移频信号检测技术中多采用FFT的频谱分析方法,但是由于轨道移频信号的检测需要较高的频率分辨率,FFT的分析方法会影响到频谱分析的真实性.对此,引入局部频谱细化的方法对轨道移频信号的低频频率进行检测,并用MATLAB对算法进行仿真,仿真结果表明局部频谱细化法可以应用于轨道移频信号的检测中,且精度较高.