一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析。为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法。该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号。结果表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法。这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考。     

船舶电力线载波通信传输信号去噪方案设计

现有船舶电力信号去噪手段不能有效过滤传输数据中的杂糅成分,造成严重的脉冲干扰现象。为解决上述问题,设计一种新型的船舶电力线载波通信传输信号去噪方案。通过信号载波特征量提取、传输特征量组合选取2个步骤,完成船舶电力线载波通信传输信号的分析与识别。在此基础上,通过最佳小波去噪层数确定、特征信号阈值动态调整、脉冲去噪定量计算3个步骤,完成新型去噪方案的搭建。对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用新型船舶电力线载波通信传输信号去噪方案后,传输数据中杂糅成分含量明显降低,脉冲干扰事件发生几率得到有效控制。     

500 L/d电容去离子法海水淡化装置设计与性能测试

为开发一种面向远洋渔船的小型化节能型海水淡化装置,设计并组装了以电容去离子技术为基础的日产500 L淡水的海水淡化装置。分析该装置系统结构与工作原理,并对实现的装置进行试验。结果表明:高电压高处理率,低电压低能耗。对于电导率为3 000μS/cm盐水,若追求高产水量,则设置电压1. 2 V、流量700 m L/min,此时产水量为738. 70 L/d;若追求低能耗,则设置电压0. 8 V、流量650 m L/min,此时产水量为526. 56 L/d。对于电导率为10 000μS/cm盐水,较优选择电压1. 0 V、流量450 m L/min,此时产水量为370. 30 L/d。     

新时代背景下公交企业媒体宣传工作的思考

企业媒体宣传是塑造企业形象、培育企业文化的重要手段,是企业“软实力”的集中体现。随着互联网的不断发展,企业媒体宣传方式也由传统单一的报刊、电视宣传逐渐发展为抖音、微博、微信、QQ、贴吧等自媒体宣传,而如何运用这些宣传新途径推进企业媒体宣传工作,提高宣传的感召力及影响力,已成为新时代背景下做好媒体宣传工作需要思考的问题。     

船舶噪声视频图像的去噪锐化方法

传统视频图像降噪处理普遍采用小波滤波算法完成降噪计算,虽然像素通道内的噪声被有效去除,但是滤波过程中有效像素的损耗导致图像通道的收敛性降低,不利于后期图像的锐化处理。为了解决此问题,提出船舶噪声视频图像的去噪锐化方法。为了避免去噪过程中对正常像素的损伤,本文提出的方法采用拉氏去噪算子去噪算法,完成噪声像素点的去除计算。通过梯度锐化并行算法在去噪算法的基础上,完成对图像像素的锐化计算。对比实验表明,提出的去噪锐化方法比传统去噪锐化方法,提升图像整体去噪锐化效果好,实用性更强。     

《机动车不按规定使用远光灯自动记录系统通用技术条件》(GA/T 1771-2024)标准要点解读

公共安全行业标准GA/T 1771-2021《机动车不按规定使用远光灯自动记录系统通用技术条件》已于20ZI年10月1日正式实施。为便于各级公安交通管理部门和机动车不按规定使用远光灯自动记录系统生产企业理解和应用新标准,本文对标准的制修订背景进行了介绍,并具体解读了标准中主要的技术要点。     

基于混沌理论的混响背景下目标检测方法

响应使得海底目标检测更加困难,针对当前混响背景下目标检测方法存在的检测误差大、抗干扰能力差等不足,以提高混响背景下目标检测精度为目标,提出了基于混沌理论的混响背景下目标检测方法。首先对当前混响背景下目标检测方法进行分析,找到引起检测误差大、抗干扰能力差的原因,然后引入小波分析对混响背景下目标信号进行去噪,提高其抗干扰能力,并通过混沌理论对混响背景下目标信号进行相空间重构,最后采用神经网络对混响背景下目标信号进行分类,实现目标检测,并与其他混响背景下目标检测方法进行对比测试,验证了本文方法是一种精度高、抗干扰能力强的混响背景下目标检测方法。     

《港口和船舶岸电管理办法》解读

日前,交通运输部以2019年第45号令发布了《港口和船舶岸电管理办法》(以下简称:《办法》),自2020年2月1日起正式施行。为便于有关单位更好地理解《办法》内容,切实做好贯彻实施工作,现就《办法》的出台背景和主要内容解读如下。1出台背景党的十九大报告将污染防治攻坚战列入全面建成小康社会的三大攻坚战之一,船舶排放是防治大气污染的领域之船舶靠港期间使用岸电,可有效减少硫氧化物、氮氧化物、颗粒物等大气污染物,减少噪音污染,是最有效的减排方式。     

统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该算法适合应用在海上遥感图像背景去噪中。