基于小波变换的舰船主干网络干扰信号防御算法

干扰信号威胁舰船主干网络的通信质量,当前干扰信号防御算法的随机噪声抑制效果不佳,容易造成去噪信号振荡,影响算法的收敛稳定性,基于小波变换设计舰船主干网络干扰信号防御算法。将信号分解为简单分量的叠加,提取干扰信号的时频特征参数。设置阈值和调节函数,利用小波变换压制信号随机噪声。在去噪信号的基础上,设计干扰信号防御算法,利用概念熵函数进行迭代,得到干扰防御的最优解。实验结果表明,本文设计算法的最差收敛误差比基于深度神经网络和基于线性约束最小功率的防御算法降低了0.081和0.028,具有较好的收敛稳定性,满足实际应用需求。     

基于小波能量熵的水下目标磁场信号去噪

本文提出了基于小波能量熵的水下目标磁场信号去噪方法,通过对信号进行小波分解,计算各层目标信号和背景噪声的小波系数能量熵,利用信号在不同的分解尺度上具有不同的小波熵,自适应地确定高频系数的阈值,利用经过处理后的小波系数进行小波反变换,实现对水下目标磁场信号的去噪.仿真试验结果表明,该方法能有效去除背景噪声,检测出目标磁场...     

基于小波分解的舰船钛合金超声检测信号去噪算法

传统的信号去噪算法在处理舰船钛合金超声检测信号时,受到阈值函数不连续这一特性的影响,算法的自适应性比较差。为此,将小波分解技术应用到超声检测信号去噪算法中。考虑小波分解层数对信号的影响,利用先验知识确定分解层数,在此基础上,结合软硬阈值函数,构造出折中的阈值函数并进行一定优化,将构建的阈值函数用于小波系数最化处理,将小波系数与分解系数相结合重构超声检测信号,完成去噪处理。实验结果表明:设计的基于小波分解的舰船钛合金超声检测去噪算法在不同的实验条件下信噪比高、均方根误差小,该算法的自适应性优于传统的去噪算法。     

船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究

由于船舶行驶过程中产生的噪声会掩盖机舱设备信号,使工作人员的信号监测难度增加,为此提出船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。寻找噪声来源,提取噪声特征,计算得出噪声序列,分析噪声线谱,调制包络谱以及连续谱三者间的相关性,利用Ansys软件,建立船舶机舱的缩比模型,获得振动模态点。采用自适应滤波器,将噪声相互消减,实现自适应消噪,完成船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。设计仿真对照实验,检测研究结果,利用计算机程序,模拟实际应用过程。实验结果表明,采用所提出算法能够有效控制信噪比曲线,使其波动保持在稳定范围,减小了混在设备信号当中的噪声,与常规算法相比,对噪声的控制效果更好。     

小波分析在船舶测试信号和图像消噪方面的应用

小波消噪已经成为目前信号消噪的主要方法之一，小波变换由于在时频两域都具有良好的局部性能，尤其在信号处理过程中，采样信号都不可避免地受到各种噪声和干扰的影响，利用小波分析可以对实验数据进行消噪处理。本文详细介绍了目前小波消噪的各种方法，揭示了小波消噪的数学背景和滤波特性；并阐述了针对不同信号的自身局部特性以及使用不同的小波变换函数和构造出适合的闻值之间的联系。对一个含有噪声的多普勒测试信号和一个含噪声图像分别进行了多尺度一维离散平稳小波分解和二维离散平稳小波消噪分析，仿真的结果表明：小波分析可以对信号更有效地消噪。     

GPS接收机空时抗干扰滤波技术研究

为提高GPS接收机信号实时处理能力,提出自适应降秩滤波算法。即根据处理器性能对输入数据进行自适应分段,以提高数据收敛速度;然后对数据使用基于多级嵌套维纳滤波的迭代相关相减的快速降秩算法降低计算量。该技术能有效提高GPS接收机空时抗干扰滤波能力。基于实验结果,文中对所述算法的抗干扰能力以及收敛特性进行了分析。     

小波分析在信号消噪中的应用研究

小波分析具有在频率域的多分辨能力,已广泛用于信号和图像的消噪中。在引入小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。经过信号仿真验证,这种新的阈值函数取得了较好的消噪效果,克服了采用传统的软、硬阈值函数去噪的不足。     

5/3提升小波阈值消噪算法在定点DSP芯片上的应用

5/3提升小波变换以其操作整数的特点在定点DSP芯片上实现消噪应用,利用阈值比较的方法更新小波系数,以近似最优估计获得有用信号。本文在TMS320F2812开发板上进行了消噪实验,并将整型操作和浮点操作的算法执行时间做了比对。结果证实,利用5/3整型提升小波变换在DSP芯片上实现阈值消噪,执行效率高,消噪效果明显,满足工程上对精度和实时性的要求。     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

一种基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法

提出了一种自适应进化策略算法(AES),该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整,从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波(PF)相结合,提出了基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法(AESPF)。该算法将AES应用于粒子重采样,以保证粒子的有效性和多样性。通过仿真计算表明,提出的算法可以有效提高滤波性能。