桑車2000(桑塔納2000型轎車)自動變速器有兩個結(jié)構(gòu)一樣的pwm(pulsewidthm0dulation)調(diào)節(jié)奏電磁閥。其理想的控制信號是標準的矩形波,但實際中的信號都受到不同程度的干擾。本文利用小波變換和快速傅立葉變換fft(fastfouriertransform)兩種不同的方法對該控制信號降噪,并通過matlab仿真。對比兩種方法的仿真結(jié)果,可以得山小波變換用于信號降噪優(yōu)于fft用于信號降噪。

腦電信號反饋控制裝置的設(shè)計

信號消噪是小波變換的重要應(yīng)用,介紹了小波消噪的基本原理及其主要步驟,以及軟閥值消噪方法及軟閥值規(guī)則的選取,最后利用實驗仿真信號和現(xiàn)場實測汽輪機振動信號,并考慮噪聲方差估計的對消噪的影響,分析比較了各種軟閥值選取方式的消噪效果,從而得到軟閥值選取方式的有價值的規(guī)律和原則,利用最佳軟閥值處理后的小波系數(shù)重建信號,分析結(jié)果表明該方法能夠最有效地消除噪聲。

通過對木材圖像進行3尺度的小波變換,在高頻內(nèi)判斷并提取噪聲點,最后對確定的噪聲點進行平滑處理,用峰值信噪比、均方誤差值和灰度曲線對去噪效果進行評價。研究結(jié)果表明,該方法不僅對木材圖像具有明顯的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材紋理信息,同時本文采用的灰度曲線(profile)可以直觀地分析圖像的去噪效果。

基于小波變換的信號濾波在探地雷達中的應(yīng)用

基于小波變換理論和用于奇變信號檢測的原理,文章將小波變換引人水電機組故障信號分析處理領(lǐng)域。通過一個仿真算例,說明了小波變換在水電機組故障診斷中將具有較為廣闊的應(yīng)用前景

本文介紹一種基于腦電α波信號控制的電器開關(guān)裝置.該裝置通過操作者睜、閉眼調(diào)整腦電α波幅值來控制外接機電裝置開關(guān).文中給出了裝置的設(shè)計原理、構(gòu)成部件和控制功能.經(jīng)受試者初步實驗結(jié)果證明該裝置具有無需繁復(fù)學(xué)習(xí)與生物反饋訓(xùn)練的易操作性,為進一步研究開發(fā)能實時操作使用的腦—機接口系統(tǒng)提供了技術(shù)基礎(chǔ).

便攜式腦電信號采集系統(tǒng)電路設(shè)計 【摘要】本文介紹了一種操作簡便、易攜帶的腦電采集系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了 高通濾波，低通濾波，50hz陷波和兩級放大電路，將從頭皮采集到強度為10～ 100μv腦電波放大20000倍后顯示。實驗結(jié)果證明，該系統(tǒng)基本達到了設(shè)計要求， 可以將微弱的腦電波在去除干擾后采集并顯示。這對設(shè)計簡單多通道腦電采集及 其他微弱生物電采集系統(tǒng)有一定借鑒意義。 【關(guān)鍵詞】前置放大電路；50hz陷波器；濾波器參數(shù) 0引言 腦電圖是臨床檢測大腦活動的重要手段[1]，腦電信號包含了大量人體生理 和病理信息，通過對腦電信號的研究，可以了解神經(jīng)細胞電活動與人生理心理狀 態(tài)之間的關(guān)系，在臨床醫(yī)學(xué)和認知科學(xué)領(lǐng)域具有重要的科學(xué)意義。但是常規(guī)腦電 圖機由于其體型較大，攜帶不方便，且導(dǎo)聯(lián)數(shù)較多操作麻煩。臺灣大學(xué)醫(yī)學(xué)工程 所采用商用ic自行設(shè)計出單一通道電池供電的腦電信號記錄儀

針對鋼繩芯膠帶工作環(huán)境復(fù)雜的特點,提出了一種用小波變換對鋼繩芯膠帶磁記憶檢測信號進行預(yù)處理的方法。用小波變換模極大值方法對信號進行奇異性檢測以及去噪處理,在去除了信號中噪聲的同時,有效地保留了信號的奇異性信息。用交替投影法重構(gòu)信號,極大地減少了重構(gòu)誤差。實驗結(jié)果表明,實時檢測的鋼繩芯磁記憶信號含有大量噪聲,經(jīng)小波變換處理后信號平滑了許多,信號的奇異信息也有效地得到了保留。為鋼繩芯膠帶的故障檢測提供了理論依據(jù)。

基于振動信號小波變換的結(jié)構(gòu)損傷識別試驗研究——離散小波變換和多尺度分析對基于在線結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測環(huán)境下的損傷識別有著顯著的效果。以簡支鋼梁為模型進行了動力試驗，對加速度、速度和位移信號進行離散小波變換的多尺度分析，細節(jié)系數(shù)模極大值出現(xiàn)的位置與結(jié)構(gòu)...

利用小波變換消除噪聲的方法有多種,如小波模極大值去噪、小波閥值去噪等。本文首先分析小波變換的基本原理,分別對小波變換的模極大值去噪法和閾值去噪法的原理進行闡述,通過計算機仿真表明小波閾值法和模極大值法去噪的有效可行。

本文基于小波分析理論,利用小波去噪技術(shù),對一組建筑物變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行了去噪處理。實際計算結(jié)果表明,小波去噪合理有效,能夠敏感識別觀測噪聲和有用信息,不需要待處理數(shù)據(jù)的先驗知識,特別適合于建筑物變形監(jiān)測的數(shù)據(jù)處理。

漏磁(mfl)檢測信號常被多種噪聲源污染,極大地降低了漏磁信號中缺陷信號的可檢測性。提出一種漏磁信號去噪新方法。該法首先利用自適應(yīng)濾波方法去除漏磁信號中的無縫管道噪聲(spn),然后再利用小波系數(shù)去噪方法去除spn自適應(yīng)消除系統(tǒng)輸出的漏磁信號中的噪聲。實測的漏磁信號處理結(jié)果說明,該方法具有良好的去噪效果,可提高漏磁信號中缺陷信號的可檢測性。

采用搜索模極大值的方法,進而實現(xiàn)故障的精確測距。通過matlab仿真平臺,建立了電力電纜故障系統(tǒng)的仿真模型,得出電纜故障波形圖。不同位置的不同故障的仿真數(shù)據(jù)相對誤差均小于4%,驗證了該方法的可行性和準確性。同時提出并推導(dǎo)一種不包含波速v的測距公式,使得在計算故障距離從理論上擺脫了波速對測距結(jié)果的影響。

針對電力電纜局部放電檢測,介紹了基于新型s變換的時頻分析方法,用于提取及分辨淹沒在現(xiàn)場噪聲干擾中的局放脈沖信號。局放信號是典型非平穩(wěn)信號,單純使用時域或者頻域信息都不能很好地表示奇異信號的時變信息。最近發(fā)展的s變換是連續(xù)小波變換和短時傅里葉變換的一種結(jié)合與延伸,引入了幅度和寬度均隨頻率變換的高斯窗,具有與頻率相關(guān)的漸進分辨率特性。局放信號的s變換圖譜,在信號高頻分量部分獲得較高的時域分辨率,而在低頻分量部分獲得較高的頻域分辨率,并可提取局放脈沖發(fā)生時刻及信號中心振蕩頻率等特征信息。對仿真信號和現(xiàn)場采集的電力電纜接地線上的局放信號應(yīng)用s變換進行時頻分析,并與短時傅里葉變換及gabor變換等傳統(tǒng)時頻分析方法比較,結(jié)果顯示s變換的時頻分析可有效獲取局放脈沖信息。

本文針對某一確定數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中小波去噪時的閥值選擇,提出以小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加標準信號來標定去噪閥值的方法,從而提高對信號的去噪性能。

提出基于小波經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的柴油機油耗量信號去噪處理算法。將柴油機油耗量測量信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(emd)后,經(jīng)閾值處理和尺度濾波,去掉主要干擾因素所對應(yīng)的本征模函數(shù)(imf)分量,然后對剩余imf分量進行重構(gòu),得到去噪后柴油機油耗量測量信號的時間序列。測試結(jié)果表明:重構(gòu)后的信號能反映柴油機油耗量信號的真實趨勢,其相對誤差約為0.72%。

基于變壓器器身振動信號的監(jiān)測方法是近年來國內(nèi)外研究的一種新方法,本文主要針對變壓器振動機理及采集到的振動信號進行研究,利用小波變換在信號處理方面的強大功能,通過對實際運行的電力變壓器振動信號進行時頻域分析處理,去除信號白噪聲。

本文采用了不同小波函數(shù)及不同尺度參數(shù)對含強載波干擾的局部放電信號進行連續(xù)小波變換，并對小波變換結(jié)果進行了定量對比分析。仿真結(jié)果表明，在采樣頻率一定的情況下，不同的小波函數(shù)只有在各自的最佳尺度參數(shù)下對干擾的抑制能力才是最強的，因此，只有選取合適的小波函數(shù)及其最佳尺度參數(shù)才能更加有效地抑制周期載波干擾。

本文研究設(shè)計了專用于治療神經(jīng)系統(tǒng)腦部疾病的智能化離電信號反饋控制裝置。在分析人體腦電信號的基礎(chǔ)上，將腦電生物反饋與電磁反饋有機結(jié)合，能有效地調(diào)節(jié)腦神經(jīng)細胞的電活動。臨床研究表明，該裝置對神經(jīng)系統(tǒng)一些腦部疾病有顯著療效。

蛋雞聲音可用來評價蛋雞本身的福利狀況,然而蛋雞舍中往往存在著低頻風(fēng)機噪聲干擾蛋雞聲音信號的時頻特征。為了優(yōu)化含風(fēng)機噪聲的蛋雞聲音信號,以海蘭褐蛋雞為例,利用數(shù)字化聲音采集平臺,采集了不同的蛋雞叫聲和風(fēng)機噪聲。采用labview軟件,分析了蛋雞聲音和風(fēng)機噪聲的時頻特征,同時比較了濾波器和小波去噪方法在去除風(fēng)機噪聲方面的應(yīng)用效果。結(jié)果表明,蛋雞產(chǎn)蛋期間的聲音頻率范圍為400~2500hz,而風(fēng)機噪聲的頻率在600hz以內(nèi)。在信噪比為-20~10db蛋雞聲音環(huán)境中,無限脈沖響應(yīng)濾波器濾波后的均方根誤差要比有限脈沖響應(yīng)濾波器濾波后的均方根誤差小,說明無限脈沖響應(yīng)濾波器具有更好的濾波效果,與其他小波閾值去噪方法相比,以史坦無偏似然估計為閾值的小波去噪方法在去噪后的均方根誤差最小,表明這種方法的去噪效果更好。該研究可為蛋雞舍中風(fēng)機噪聲環(huán)境下的蛋雞聲音識別提供參考。

提出一種新的閥值函數(shù),對小波閥值去噪方法中傳統(tǒng)閥值函數(shù)的缺點進行改進.實驗結(jié)果表明,該方法有效提高了性噪比.