一、用双正交小波实现有限脉冲信号的滤波（论文文献综述）
邵广盛[1]（2021）在《基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究》文中研究表明自2016年500M口径的FAST射电望远镜在贵州平塘落成,作为脉冲星研究的利器,FAST采用19波束多波束接收机系统全年200多天每天8小时对天区进行大规模巡天搜索,搜寻并接收脉冲星发出的电磁波脉冲信号,依据电磁脉冲信号确定天区中是否存在脉冲星,然而由于各种天体运动、光学噪声的影响使得脉冲星信号被淹没在大量的噪声中。因此,在FAST射电望远镜接收到电磁脉冲信号以后必须要进行去干扰、消色散、去噪声等操作才能够完整的获取脉冲星的真实信号,从而找到更多的脉冲星,为我国天文学科探索宇宙提供更多的数据支撑。传统的信号去噪方法为傅里叶变换法,而脉冲星信号属于离散的、非平稳的信号,传统傅里叶变换并不能起到十分理想的效果。为此小波变换去噪法进入了科研人员的视野,小波变换由于其自身具有的多分辨分析特性非常适合处理非平稳信号,因此被广泛运用到脉冲星信号的去噪,然而随着脉冲星信号去噪研究的进一步发展,人们发现,小波变换每次都在不断的分解低频信号,并没有继续分解高频信号,高频信号中可能隐藏的脉冲信号无法被分离出来,从而降低了去噪的精度。小波包变换是为克服小波变换不能进行全频段分解的不足而提出的一种信号分析方法,能够更加精确的去除各个频段的噪声,同时也能够将高频部分隐藏的脉冲信号分解出来,达到更好的去噪效果。鉴于此,本文提出了基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法,将脉冲星信号原始数据去干扰、消色散以后首先进行小波包分解,再进行阈值法处理,最后重构回脉冲星信号,从而达到去噪的目的。由于小波基函数的选择直接影响着小波包阈值法去噪的实验效果,实验中使用均方跟误差和信噪比作为选择依据选择去噪后信号均方跟误差最小的小波基函数作为小波包去噪的小波基函数。本实验采用平滑度、功率谱、信噪比、峰值信噪比、均方根误差等作为去噪效果评价指标,实验结果显示:采用本文方法去噪的效果明显优于小波阈值法:实验中对Parkes观测数据处理得到的文件、FAST观测数据处理得到的文件进行了实验,分别选用了依据均方根误差与信噪比作为选择标准进行小波变换确定下的小波基函数、阈值进行小波阈值法去噪和小波包阈值法去噪,去噪结果显示Parkes脉冲星观测数据采用小波包硬阈值法对脉冲星信号进行去噪得到的效果图的平滑度为0.000068、信噪比为128.574093d B、峰值信噪比为50.216641d B,而小波阈值法对脉冲星信号去噪的效果图的平滑度为0.000070,信噪比为127.619843d B,峰值信噪比为48.308142,其中小波包阈值法较小波阈值法去噪平滑度降低了0.000002、信噪比提高了0.95425d B,峰值信噪比提高了1.908499d B。FAST观测数据采用小波包硬阈值法对脉冲星信号进行去噪得到的效果图的平滑度为0.000144、信噪比为92.736203d B、峰值信噪比为92.870728d B,而小波阈值法对脉冲星信号去噪的效果图的平滑度为0.000338,信噪比为86.325067,峰值信噪比为86.459591,其中小波包阈值法较小波阈值法去噪平滑度降低了0.000214、信噪比提高了6.411136d B,峰值信噪比提高了6.545661d B,为脉冲星信号去噪提供了一种的新的尝试,对脉冲星信号的去噪,乃至观测、发现都具有十分重要的意义。
张鹏飞[2]（2020）在《基于特征学习的海洋可控源电磁法数据降噪研究与应用》文中研究表明海洋可控源电磁法是一种依据电阻率差异来探测海底地层状况的频率域电磁勘探方法,广泛应用于海底油气与天然气水合物的勘探中。海洋可控源电磁法信号幅值随收发距的增加近似指数衰减,中远收发距时信号较弱,极易受到噪声的影响,降噪是海洋可控源电磁法应用中十分重要的一环。目前降噪研究并不充分,本文提出针对噪声特征将形态学滤波算法引入降噪过程中;针对信号特征将压缩感知理论与字典学习算法引入降噪过程;针对储层特征引入随机森林算法,降噪的同时完成解释工作。形态学滤波通过构建特定的结构元素来探测信号中形态相似的成分,并在信号重构中剔除该成分,以达到压制噪声的目的。本文选用直线型与三角型结构元素,对含噪声模拟信号进行降噪实验,结果表明该方法能够成功地压制尖峰脉冲噪声。压缩感知是一种欠采样条件下的信号重建方法,通过将含噪声信号进行分解与重构,达到抑制噪声影响的目的。数值实验结果表明,在DST字典及DST-Wavelet字典下,重构信号对噪声压制效果较好。此外,本文还引入字典学习算法,并依据是否设定初始字典通过机器学习得到两种学习字典。数值实验结果表明,相对于传统字典与级联字典,学习字典具有更优的稀疏表达与更好的降噪效果。随机森林具有学习能力强、算法健壮性高、高维自适应等诸多优点,现已被成功应用于众多工程领域。通过对大量模拟数据的学习,能够生成适用于地下储层特征的随机森林模型,并在之后的数值实验中表现出优异性能。本文最后将形态学滤波算法、DST字典、DST-Wavelet级联字典、两种学习字典下的压缩感知算法代入现场数据的噪声压制之中,通过MVT曲线形态对比表明,压缩感知算法对现场数据的噪声有一定程度的压制作用,其中学习字典下噪声压制效果最好,而形态学滤波算法对现场数据的噪声压制效果不明显。在随机森林的现场数据应用方面,通过与Occam反演算法的对比,表现了算法的稳定性。
何桂演[3]（2020）在《应用于微波近场成像的伪影去除方法研究》文中研究说明乳腺癌一直危害着女性的身体健康,因此乳腺癌的早期检测能让患者获得及时的治疗,这对提高患者的预后存活率极其重要。由于具有辐射小、成本低等优点,乳腺癌的微波近场成像逐渐受到人们关注,成为主要研究方向之一。微波共焦成像主要依据肿瘤组织与正常组织之间电特性的差异导致的超宽带脉冲信号在不同组织间发生的散射效应。对这些散射回波信号进行分析提取可获得肿瘤的位置、形状等信息。但由于回波信号中大部分均为皮肤、脂肪等组织的杂波信号,所需的肿瘤响应被掩盖。直接对回波信号进行微波共焦成像会产生大量伪影,无法呈现出肿瘤。针对这一问题,本文通过使用多种信号处理方法从回波信号中去除伪影信号,提取出肿瘤响应,并使用微波共焦成像检验伪影去除效果。在以往的一些伪影去除研究中,模型的构建主要考虑皮肤、脂肪以及肿瘤等组织,很少考虑乳腺等组织构成的复杂组织分布。因此本文使用核磁共振成像生成的两种不同组织分布的二维仿真模型用以拟合真实情况。鉴于人体组织具有色散效应,本文论证了正常组织和肿瘤组织在不同频率下的电特性以及Cole-Cole模型,并研究超宽带脉冲信号为微波共焦成像提供的理论基础。在进行伪影去除的过程中,本文通过使用基于熵的时间窗算法确定时间窗口,并将该窗口长度应用于维纳滤波器构建滤波信号。由于最小二乘回归容易受到多重共线性影响,本文使用偏最小二乘回归进行求解得到滤波信号。对信号进行频谱分析发现肿瘤响应的频率相对较低,且伪影信号主要出现于信号早期阶段,因此本文使用小波变换对滤波信号进行降噪处理获得期望肿瘤响应。由于在单站方案的成像结果依然有部分伪影,本文通过对多站方案下的回波信号进行分组,计算各自分组的相似程度,将达到一定程度的分组信号分别进行伪影去除方法处理。在单站方案中,本文对期望肿瘤响应进行微波共焦成像并与混合伪影去除方法（Hybrid Artifact Removal,HAR）和理想去除方法对比。在30个采集位置的情况下本文提出方法与HAR方法的结果相差不大。但在12个采集位置HAR方法无法呈现肿瘤的情况下,本文提出方法成功得到肿瘤图像。在多站方案中,本文对期望肿瘤响应进行微波共焦成像并与理想去除方法对比。得益于多站方案的信号分组,本文提出方法能成功去除伪影信号并呈现出准确的肿瘤图像,与理想去除方法的成像结果对比仅有较小差距。
张亮[4]（2020）在《改进的小波提升算法及其在地质雷达信号精细化分析中的应用》文中认为地质雷达法能有效地探测和推断被测对象内部介质的分布情况,在工程质量检测与灾害评估方面得到了广泛应用。然而,目前地质雷达法在数据处理、图像信息的准确解译与精细化识别等方面还存在诸多不足。本文以隧道衬砌结构背后常见的空洞缺陷探测为研究对象,基于改进的提升格式小波构造算法和新构造的提升格式小波基函数,将地质雷达法与提升格式小波分析方法相结合,对检测中存在的强振幅干扰信号压制、缺陷目标体反射信号偏移成像及信号定量分析等问题进行了深入地探讨和研究。主要工作包括以下几个方面:（1）在传统小波分析原理及双正交小波传统构造方法的基础上,针对地质雷达信号分析用小波基选取时存在的不确定性和盲目性问题,开展了与地质雷达信号波形相匹配、性质优良的双正交小波基函数构造方法研究。阐述了小波提升方案的概念、算法实现的原理,并对提升格式小波基构造一般算法进行了分析和讨论。通过对传统提升方法中滤波器系数的特点和滤波器组之间须满足的关系进行论证和推导,提出了改进的提升格式小波构造算法及其实现的基本流程,并基于完全重构滤波器方程,给出了与地质雷达信号匹配性好、具有高消失矩的双正交小波基构造的实现过程,应用紧支集小波正则指数计算原理,对新构造小波基的正则性进行了验算和比较。（2）针对地质雷达图像中钢筋等强反射作用造成的干扰屏蔽影响,以及常规一维小波分解难以将强反射干扰与微弱有效信号分离的问题,利用二维小波变换具有将图像信号分解成一系列不同方向、空间局部变化的子带、小波熵能反映信号能量分布特性的特点,提出了基于二维图像小波变换与小波能谱熵理论的地质雷达强反射干扰信号去除方法（TDWE法）。对各小波基函数的对称性、与地质雷达信号波形的相似度、地质雷达信号分解后的重构误差等性能进行了分析和比较,从小波函数的性质和信号能量熵计算的角度,对适合雷达图像处理的最优小波基函数进行了选择,基于最优小波基,采用TDWE法分别对钢筋-空洞正演图像及钢筋-空洞检测试验实测结果进行强反射压制和图像分辨率提高分析。（3）针对地质雷达图像缺陷目标体信号偏移处理中偏移速度难以选取及无法实现绕射波信号的精细化成像问题,利用非抽样小波具有不丢失相位信息及F-K域算法具有偏移运算速度快、稳定性好的特点,提出了一种基于二维非抽样小波与F-K偏移算法的地质雷达信号偏移归位方法（UWFK偏移法）。在对传统的F-K偏移算法原理及二维非抽样小波变换理论进行介绍的基础上,阐述了 UWFK偏移法实施的一般流程。通过对弱绕射波信号进行偏移处理并计算图像信息熵值,分析了偏移处理所需的最佳速度值。根据比较得到的最佳偏移速度值,采用UWFK法分别对地质雷达空洞正演图像及不同形状空洞的实测雷达图像进行了偏移归位分析。（4）为了实现对隐伏空洞边界的精细化识别和准确定位,采用小波模极大值法和小波时-能密度法对地质雷达检测信号奇异点进行精确提取与识别。构建了地质雷达多频率脉冲模拟信号,对两种识别方法在地质雷达信号奇异性检测中的可行性进行了验证分析。基于新构造的Tshg3.5小波基和小波库中已有的通用小波基,分别采用小波模极大值法和小波时-能密度法对地质雷达空洞正演模拟信号及空洞探测纵向测线和横向测线数据进行特征点信息提取和空洞缺陷尺寸量化分析,并对适用于RIS型地质雷达信号定量分析用的最优小波基和较优识别方法进行了比较和优选,最后对空洞的三维成像进行了分析。本文所做的研究工作,立足于学科前沿,着眼于现阶段地质雷达图像处理和信号分析中的热点问题,对地质雷达信号分析用小波基的构造与算法实现、地质雷达图像中强反射干扰信号的压制、缺陷目标体反射信号偏移成像及雷达信号定量识别等相关问题进行了深入系统地研究,具有较高的理论意义和实用价值,为隧道衬砌结构的健康诊断与质量安全评价奠定了理论与技术基础。
黄杨[5]（2020）在《基于小波变换的数字脉冲信号处理方法》文中研究表明临近空间存在复杂的辐射环境,对航天器造成硬件和功能上的损害,也危害宇航员的身体健康,因此探测空间辐射场,对辐射信号的能量、种类进行筛选和区分对航天工程有重要意义。本文基于塑料闪烁体探测到的辐射粒子引起的信号,使用小波变换对其进行处理,研究了不同小波函数对信号去噪和堆积信号识别的影响。空间辐射环境中,探测器采集数据的干扰主要有噪声干扰和假事件干扰。对脉冲信号有模拟信号处理和数字信号处理等多种处理方法,其中数字信号处理由于编程相对简单,且修改算法较为便捷,成为信号处理的首选。本文首先对脉冲信号使用三种方法进行滤波处理后计算各自的FOM值,三种方法中平滑去噪法、离散傅里叶去噪法和小波去噪法分别对原始数据的FOM提升结果分别为1.6%,5.1%和12.1%,其中小波去噪法对FOM的提升效果最好。实验室用D-T中子发生器进行了探测器调试、数据采集并去除干扰的实验。分析噪声影响时,对D-T中子发生器产生的等效电子能量在150ke V以上的中子和γ射线,经过模拟信号放大后不经数字信号处理计算得出FOM值为0.724。使用不同小波函数处理脉冲信号时,db20小波对粒子鉴别的改善能力最好,使FOM从0.724提升到0.832,提升幅度达到14.92%。Db4小波、db8小波和db12小波对FOM的优化效果类似,略次于db20小波的结果但高于haar小波的结果。Haar小波由于其具有不连续的特征,对粒子鉴别的改善能力最差,FOM从0.724提升到0.744,提升幅度仅为2.76%。对于能量更高的中子和γ射线,由于噪声信号的贡献变小,小波去噪的鉴别能力提升效果开始下降。此时使用haar小波进行处理导致的信号畸变更加严重,甚至会降低探测器的中子/γ鉴别能力。之后使用小波变换的模极大值法对脉冲信号进行堆积信号识别。将脉冲信号在多个二进尺度上做小波变换后,通过比较小波系数模极大值的分布,可以判断出脉冲波形的波峰分布,从而进行堆积信号识别。处理后,基于波峰的堆积事件识别算法去除了占总事件数12.1%的堆积事件,使FOM由0.724提升到0.728。而基于小波变换的堆积事件识别算法去除了占总事件数10.2%的堆积事件,使FOM由0.724提升到0.734。结果表明,基于小波变换的堆积事件识别算法去除的堆积事件更少而FOM提升更大,能更加精确地识别堆积事件。
周学斌[6]（2020）在《智能电网海量数据轻型化方法研究》文中研究表明随着我国智能电网全面快速发展,电网数字化、信息化程度越来越高,电网安全生产运行越来越依赖大量综合信息。智能电网对各类实时和非实时广域海量全景状态信息进行精确采集和高效传输,并实现“三流”融合、高度集成与共享,相比传统电网监测系统,智能电网广域监测范围、监测节点数、监测信息类型及监测信息量等明显增加。在智能电网向能源互联网演化进程中,新业务蓬勃发展使得电力通信网业务变得复杂多样化,业务逐层汇聚后通过电力通信网进行传输,对电力通信网提出了更高要求,且随着智能电网、信息系统、营销系统等发展产生了海量数据交互,带宽需求急剧上升,现有传输网络已无法满足,导致智能电网高级应用系统功能无法实现,严重影响电网安全、稳定运行。为满足智能电网对海量数据在线监测、传输、存储的需要,实现智能电网高级应用系统功能,确保电网安全、稳定、经济运行,本文针对智能电网海量数据传输和存储轻型化的需求,从压缩采样、基于低秩Hankel矩阵的非均匀采样、最少特征信息提取、轻型协议数据生成及原始海量数据还原等方面进行研究,论文的主要内容如下:（1）针对Ⅰ型信号（即数据含脉冲信号或振荡信号）提出一种采用压缩感知理论实现智能电网海量数据轻型采样的方法。电网发生扰动,基于事件触发机制对扰动发生前后一个观测时窗内数据进行在线录波,并完整采样记录,采用扰动检测方法精确定位扰动时间。然后,采用深度学习网络对数据进行快速模式识别,数据为Ⅰ型信号,数据各分量按照一定顺序选择强相关原子库进行稀疏分解,强相关原子库是根据数据分量的动态特性、数学模型构建的冗余原子库,可有效提升数据分量稀疏性,降低数据总稀疏度大小和优化测量矩阵规模,数据压缩采样数据量更少。为增强数据压缩采样实时性,通过设置内积常数以减少原子库子集的规模、采用智能算法加快原子匹配追踪、采用正交投影矩阵更新代替稀疏分解的最小二乘法避免多次求解逆矩阵等措施,降低数据分量稀疏分解的时间。最后,对脉冲数据分量采用信号共振稀疏分解（RBSSD）进行增强提取,对需监测的弱数据分量幅值进行增幅,并采用谐波滤除（HF）算法进行滤除,有效提高数据分量重构精度。通过算例分析,验证了对Ⅰ型信号进行压缩采样的精确性和有效性。（2）针对Ⅱ型信号（即数据只含类基波信号、短期变动信号）,提出一种采用低秩矩阵填充理论实现智能电网海量数据轻型采样的方法。采用深度学习网络对数据进行快速模式识别,数据为Ⅱ型信号,数据由算子Ξ组成Hankel矩阵,基于低秩Hankel矩阵对数据进行非均匀采样,减少数据采样量。首先,对信号数据组成Hankel矩阵的低秩性进行了严格数学证明,得出智能电网海量数据具有低秩性。数据非均匀采样点由算子Ξ组成部分元素被观测待恢复的Hankel矩阵,采用矩阵填充恢复算法恢复矩阵,对恢复矩阵副对角线元素求平均值恢复信号,恢复信号相对误差满足要求时,将数据非均匀采样点的位置形成位串uv,可用于快速确定观测时窗后数据的非均匀采样点。最后,针对采用随机采样矩阵确定数据非均匀采样点存在随机性、计算量大等缺点,采用斜率差绝对值（AVGD）方法可快速确定数据非均匀采样点,低秩矩阵填充还可利用数据周期性、对称性、奇偶性等特征,简化确定数据非均匀采样点的计算。通过算例分析,验证了对Ⅱ型信号采用基于低秩Hanel矩阵的非均匀采样方法的精确性和有效性。（3）针对智能电网海量数据轻型传输,提出基于最少特征信息传输原理的智能电网海量数据轻型传输方法。数据为Ⅰ型信号,数据压缩测量值采用重构算法,对数据稀疏表示向量进行重构,稀疏表示向量经分析和插值修正得数据分量特征参数,提取特征参数和稀疏表示向量非零系数二者中参数少的为数据分量最少特征信息;数据为Ⅱ型信号,数据非均匀采样点由算子Ξ组成部分元素被观测待恢复的低秩Hankel矩阵,采用矩阵填充恢复算法恢复矩阵,并经矩阵奇异值分解得非零奇异值为数据最少特征信息。然后,定义特征模式分组编码和模式特征向量映射规则,利用融合技术将异构最少特征信息进行融合,采用采样值传输协议进行报文封装,生成遵循IEC61850-9-2标准的采样最少特征值轻型协议数据进行网络传输,实现通信网络数据标准化、高度集成与共享。通过设置虚拟局域标识（VID）,避免数据帧大范围广播传输,造成网络风暴和堵塞,节省网络资源,采用动态带宽分配（DBA）算法对网络带宽进行动态分配,优先保证高优先级报文传输的实时性,减少传输时延和抖动,实现各类报文传输得到合理的网络带宽。最后,介绍轻型协议数据传输到信宿端,执行与信源端生成轻型协议数据相反的操作,通过对轻型协议报文解封、特征解析,根据模式特征向量映射规则重构或恢复模式分量,并叠加快速准确还原原始海量数据。通过算例分析,验证了基于最少特征信息传输原理的智能电网海量数据轻型传输方法的准确性和有效性。（4）基于OPNET网络仿真平台构建智能变电站通信网络模型,进行海量数据网络传输仿真实验,并对网络传输性能进行分析与评估,轻型传输可以有效减轻网络传输负荷,并降低传输延时。然后,对实验室搭建的轻型数据传输物理原型系统与传统数据传输系统进行对比模拟测试,轻型传输系统可以有效降低网络传输流量,传输数据压缩比随模拟采样频率增大而增大。网络仿真实验和物理原型系统动态模拟测试结果,均验证了本文提出的智能电网海量数据轻型化机制的可行性、可靠性及优越性。论文最后对本文结论进行总结,并对未来研究工作进行展望。
刘坤[7]（2019）在《玉米精量播种装置排种性能电容法检测机理与方法研究》文中研究说明气吸式玉米精量播种机排种性能的实时、高精度监测是节约良种、提高产量,实现高速作业的重要途径之一。合理设计电容传感器极板结构,研究电容脉冲信号处理算法,针对传感器非线性进行校正补偿,对提高排种性能检测精度,保证播种质量具有重要意义。本文利用理论分析、试验研究、建模仿真及算法研究等技术,对播种机排种性能检测机理进行了深入研究和探索。1.以电场频率、玉米种子含水率、温度及玉米种子容重为试验因素,通过单因素试验,研究了各因素对玉米种子介电特性的影响。得出容重、电场频率一定的情况下,安全含水率范围内,温度对玉米种子介电特性的影响较小;随含水率增加,温度对介电特性的影响加剧。含水率一定,不同温度下,随频率升高,介电常数迅速下降,并逐渐趋于平稳。综合试验结果,选定电场频率为12Hz。2.针对单片式叉指电极结构在高速播种检测中非线性强、电场强度低问题,利用高速摄像分析不同排种轴转速下玉米种子的投种位置。基于Maxwell静电场仿真分析,确定单片式E型正交叉指电容极板结构。基于Matlab分析极板结构参数的约束范围,采用三因素三水平正交试验,确定极板结构参数的优化组合。3.针对单粒玉米种子穿过电容极板产生的微小电容增量（pF级）,采用专用集成微小电容芯片PCAP01-AD设计微小电容检测电路。通过台架试验采集电容脉冲信号,分析波形特征,利用EMD分解的IMF分量优化小波阈值滤除基线漂移扰动,获得保留原有信号特征的平滑曲线;应用二阶导数寻峰处理算法,准确定位出单峰、重叠峰、弱峰及漏播段。经试验验证,排种性能检测精度100%。4.通过气吸式两行玉米精量播种机,基于电容传感器排种性能检测系统进行室外试验及电容传感器静态测试试验,确定播种量真实值与检测值之间的非线性问题。基于GA-RBF神经网络校正法构建电容传感器非线性校正模型,利用遗传算法快速优化网络结构参数,解决RBF神经网络学习易陷入局部极小值问题,其相对误差小于±1%。经播种量检测试验验证,检测精度均超过99.57%。5.设计玉米精量播种机可视化监测系统,以触摸式终端机为上位机,通过无线通信,实现与下位机的控制及检测数据传输。上位机人机界面可实现机车行驶数据、播种量、重播率、漏播率及导种管空堵异常报警等排种性能参数和排肥性能参数的显示及数据库调用功能。经田间试验验证,各行检测精度不低于99.37%;重播率及漏播率检测结果与真实值最大相差0.3%;异常情况报警准确率100%,且报警延迟距离不超过1.2米。
刘新群[8]（2019）在《宽带电子侦察关键技术研究及其应用》文中研究表明现代战场的电磁环境越来越复杂,电子战中对抗的双方都希望自己的雷达在能够有效探测对方雷达目标的同时,降低对方雷达侦察和截获自己的概率,来占据战争的主动权并获得更多的生存机会。因此,低截获概率（LPI）雷达信号已经广泛应用在现代雷达体制当中。在时频域而言,LPI雷达信号具有大时宽带宽的特点,这种特点可以降低雷达信号的峰值发射功率,甚至淹没在噪声中,这对侦察接收机的接收带宽和灵敏度提出了更高的要求。电子侦察接收机的主要作用是截获对方辐射源信号并提取其中的有用信息,以便采取应对措施。信号截获问题是侦察接收机在信号能量域、频域及空域等多维空间中与辐射源信号所在的空间重合的概率问题。不过,如果辐射源信号的带宽较宽,达到几GHz甚至上十GHz,针对如此宽的带宽,在当今主流的Nyquist采样中,模数转换器（ADC）成为许多实际工程应用的限制因素。这是因为ADC的数字带宽（即采样率）和模拟带宽（即直接数字化高RF频带的能力）限制了对宽带信号的侦收和采集,为此,研究人员提出了很多其他的采样理论和结构,如非均匀采样和一系列基于压缩感知（CS）的新型采样结构。本文对Nyquist折叠接收机（NYFR）截获的辐射源信号的信号检测和参数估计进行了深入研究,并且对基于多相滤波的侦察接收机结构进行了详细分析和实现。论文的主要工作如下:第2章分析了常见LPI雷达波形及其特性,然后针对LPI雷达信号大时宽带宽的特点,研究了宽带数字侦察接收机的典型架构。首先,借助模糊函数对常见LPI雷达波形的特性进行了分析（第2.2节）。其次,针对其大时宽带宽的特点分析了宽带数字侦察接收机的架构,对侦察接收机的要求和实现技术进行了探讨,并且将NYFR作为了本文理论研究的重点（第2.3节）。第3章详细介绍了NYFR的基本原理并且着重研究了NYFR输出信号的检测技术。首先,对NYFR的原型结构及其输出信号的形式进行了简要介绍（第3.2节）。其次,研究了NYFR其它改进结构（第3.3节）。然后,基于扩展Fourier变换对NYFR输出脉冲信号的时域波形进行了详细推导和分析,证明了NYFR不会影响雷达脉冲的上升沿和下降沿的时间位置,由此提出了两种NYFR输出信号的脉冲检测算法:基于迭代自相关和基于短时傅里叶变换（STFT）的NYFR输出脉冲检测算法,并对算法的性能进行了深入分析（第3.4节）。第4章首先针对NYFR截获的线性调频（LFM）信号,提出了两种信息恢复和参数估计方法,分别为基于随机抽样一致性（RANSAC）和基于粒子群优化（PSO）的信息恢复算法,当获得LFM信号的Nyquist区信息以后,可以去掉与Nyquist区相关的本振调制信息,然后借助Fr FT可以提高调频斜率的估计精度（第4.2节）,在Fr FT估计调频斜率的过程中提出了一种Fr FT快速寻优算法（第4.3节）。接下来,针对频率编码（FSK）信号等超宽带信号频谱跨多个Nyquist区的情况,提出了一种改进的双通道NYFR结构,并基于此结构提出了一种基于STFT和匹配滤波的Nyquist区估计算法,效果良好（第4.4节）。第5章针对宽带侦察接收机实现技术和雷达信号的检测和实时信号处理技术进行了研究。首先,研究了基于多相滤波器的数字正交下变频技术,在实现过程中引入了一种无混频器的并行数字下变频（DDC）结构（第5.2节）。然后,研究了基于时域的宽带雷达信号实时检测技术,提出了一种基于mn法和差分盒（DOB）滤波器的脉冲前后沿实时检测方法,给出了检测门限的设置方法并且对其性能进行了详细分析（第5.3节）。接下来,研究了宽带雷达信号实时参数估计的方法,面对十分复杂的脉冲调制形式,提出了一种基于可编程逻辑门阵列（FPGA）的多帧快速傅里叶变换（FFT）流水测频的中心频率估计方法,并对其实现步骤及其需要注意的事项进行了详细描述（第5.4节）。然后,对上文提出的时域、频域参数估计方法进行了系统仿真以验证算法的可行性,并且利用实测数据对算法进行了验证,进一步证明了其在实际应用中的有效性和鲁棒性（第5.5节）。
安维乐[9]（2019）在《阵列式探地雷达滤波去噪技术的研究与实现》文中研究说明伴随着中国经济的蓬勃发展,作为国民经济发展的命脉之一高速公路建设在近些年来也取得了飞跃式的发展。但在公路的使用过程中,路面塌陷等道路的安全问题也愈发凸显,因此对公路进行一定的探测进而排除安全隐患是很有必要的。传统的探测方法都有极大的局限性,且会对道路造成一定的物理性破坏。探地雷达作为无损检测技术的代表,因其检测速度快、准确率高等优点在公路检测中得到了越来越广泛的应用。同一般的探地雷达不同,本文中所研究的为使用了阵列天线设计的车载式探地雷达,其探测的速度更快且探测的区域面积更大。探地雷达在对回波数据进行采集的过程中,不可避免的会引入噪声的影响,大大增加了后期成像解译的难度且降低了目标识别准确度,针对这一问题,本文重点研究了直达波去除方法与噪声抑制技术。本文所研究的阵列式探地雷达数据采集板以Kintex-7系列的FPGA作为主控芯片,为了实现对高频回波信号的采集,本文通过延迟电路的设计,使作用于收发天线的触发信号延迟动态可调,进而使雷达产生延迟后的脉冲信号,最终通过等效采样的方式实现对雷达回波信号的采集;且通过对收发天线的配置,实现一发双收的工作模式。雷达回波信号中的直达波能量最强,当探测的目标处于地下较浅位置时,有效目标的回波会被淹没于直达波中,所以本文通过采用均值法即平均抵消法以及利用奇异值分解的方法实现对直达波的去除。且针对探地雷达的回波为非平稳性的信号,采用小波变换的方法来对回波数据进行处理,利用噪声分量主要集中在小波系数的高频部分这一特性,采取小波阈值去噪的方法对含噪的回波信号进行初步去噪,且使用了多种阈值函数方法。又因为单采用小波阈值去噪方法时存在去噪不彻底的缺陷,引入小波域的维纳滤波这一思想,结合了维纳滤波与小波去噪两者的优点,最后的实验结果也说明此联合去噪算法可以在有效的去除噪声的同时也可以较好的保护有用的目标信号信息。
刘文贝[10]（2019）在《脉冲涡流传感器在刹车盘表面缺陷检测中的应用》文中研究指明刹车盘作为汽车制动系统中的重要零件,往往运行在比较恶劣的环境中,长期使用会导致磨损和腐蚀等缺陷,其质量对驾驶安全性有重要影响。目前刹车盘工件的缺陷检出方式为目视或利用磁粉探伤设备,依赖目视检出的方法检出率低,磁粉探伤设备对环境污染较大。针对目前刹车盘工件缺陷检出方式的局限和不足,探索将脉冲涡流传感器用于检测刹车盘表面缺陷。基于电磁学理论建立脉冲涡流检测的数学模型,结合涡流效应分析脉冲涡流缺陷检测原理。建立方程讨论脉冲涡流等效模型和脉冲激励信号特征,并基于趋肤效应分析脉冲涡流检测的标准渗透深度。在理论研究的基础上搭建了脉冲涡流检测实验平台,该实验台由DG1022U函数发生器、刹车盘、传感器探头、信号处理电路、USB4711A数据采集卡、传动机构、支撑结构和计算机组成。实验设计了一个圆柱形线圈和一个矩形线圈,采用SS495A型霍尔传感器检测磁场变化,详细阐述了信号处理电路工作原理和各功能模块具体设计过程。采用软件滤波的方法对检测信号进一步处理,通过多组对比实验确定小波阀值去噪的最优参数,得出结论:选用软阀值函数,利用coif4小波基函数在rigrsure阀值规则下对脉冲涡流检测信号进行小波去噪具有最大信噪比和最小均方根误差。基于VI设计上位机程序,利用Access数据库管理数据。采用控制变量法从激励信号的占空比、电压幅值和激励线圈提离高度二个方面研究不同影响因素对圆柱形脉冲涡流传感器检测刹车盘表面缺陷的影响规律。结合COMSOL仿真和实验,分析矩形线圈检测刹车盘表面缺陷时不同磁传感器安装位置的脉冲涡流响应信号,并综合检测信号的正峰、反峰、拟合方程一阶导数等特征量分析论述缺陷宽度和深度对脉冲涡流检测信号的影响。
二、用双正交小波实现有限脉冲信号的滤波（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用双正交小波实现有限脉冲信号的滤波（论文提纲范文）
（1）基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文研究路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 傅里叶变换 |
| 2.1.1 连续傅里叶变换 |
| 2.1.2 离散傅里叶变换 |
| 2.1.3 短时傅里叶变换 |
| 2.1.4 快速傅里叶变换 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 连续小波变换 |
| 2.2.2 离散小波变换 |
| 2.2.3 小波变换发展历程 |
| 2.2.4 小波变换理论 |
| 2.2.5 小波变换示意图 |
| 2.3 小波包变换 |
| 2.3.1 小波包变换发展历程 |
| 2.3.2 小波包变换理论 |
| 2.3.3 小波包变换示意图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波阈值法的脉冲星信号去噪方法 |
| 3.1 小波阈值法算法概述 |
| 3.1.1 小波阈值法去噪算法 |
| 3.1.2 小波阈值法去噪流程 |
| 3.2 小波分解与重构 |
| 3.3 小波基函数与分解层数 |
| 3.3.1 小波基函数 |
| 3.3.2 Parkes脉冲星信号去噪小波基的确定 |
| 3.3.3 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪小波基的确定 |
| 3.3.4 分解层数 |
| 3.4 阈值与阈值处理函数 |
| 3.4.1 阈值准则 |
| 3.4.2 阈值处理函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法 |
| 4.1 小波包阈值法算法概述 |
| 4.1.1 小波包阈值法算法 |
| 4.1.2 小波包阈值法去噪流程图 |
| 4.2 小波包分解与重构 |
| 4.3 小波基函数与分解层数 |
| 4.3.1 Parkes脉冲星信号去噪小波基的确定 |
| 4.3.2 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪小波基的确定 |
| 4.3.3 分解层数 |
| 4.4 阈值与阈值处理函数 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果对比与分析 |
| 5.1 评价指标 |
| 5.1.1 信噪比 |
| 5.1.2 均方根误差 |
| 5.1.3 峰值信噪比 |
| 5.1.4 平滑度 |
| 5.1.5 功率谱 |
| 5.2 实验对比与分析 |
| 5.2.1 Parkes脉冲星信号去噪效果对比分析 |
| 5.2.2 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪效果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）基于特征学习的海洋可控源电磁法数据降噪研究与应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 符号、标志、缩略词、首字母缩写、术语、名词等注释表 |
| 1 前言 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 2 海洋可控源电磁法 |
| 2.1 工作原理 |
| 2.2 数据预处理流程 |
| 2.2.1 数据转换 |
| 2.2.2 方位校正 |
| 2.2.3 噪声压制与效果分析 |
| 2.2.4 合并导航数据与结果展示 |
| 2.3 数值模拟与信号特点 |
| 2.3.1 数值模拟 |
| 2.3.2 信号特点 |
| 2.4 Occam反演 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于噪声特征降噪 |
| 3.1 形态学滤波 |
| 3.1.1 基本原理 |
| 3.1.2 研究现状与应用 |
| 3.2 噪声类型分析 |
| 3.3 模拟含噪声信号 |
| 3.4 形态学滤波数值实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于信号特征降噪 |
| 4.1 压缩感知 |
| 4.1.1 基本原理 |
| 4.1.2 研究现状 |
| 4.2 字典与冗余字典 |
| 4.3 压缩感知数值实验 |
| 4.4 字典学习及其数值实验 |
| 4.5 各种降噪方法结果对比 |
| 4.5.1 Occam反演对比 |
| 4.5.2 定量对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于储层特征学习的随机森林 |
| 5.1 基本原理 |
| 5.1.1 CRAT决策树 |
| 5.1.2 Bagging集成 |
| 5.1.3 随机森林算法 |
| 5.1.4 研究现状 |
| 5.2 随机森林算法的应用 |
| 5.3 应用效果对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实测数据处理及分析 |
| 6.1 海试概况 |
| 6.2 数据概述 |
| 6.3 降噪效果 |
| 6.3.1 形态学滤波降噪 |
| 6.3.2 压缩感知降噪 |
| 6.3.3 字典学习降噪 |
| 6.4 随机森林算法的现场应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）应用于微波近场成像的伪影去除方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 乳腺癌检测技术及其存在问题 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 微波近场成像与伪影去除方法基础 |
| 2.1 超宽带脉冲信号提取组织特征机理 |
| 2.1.1 超宽带脉冲信号 |
| 2.1.2 乳房的生理学结构 |
| 2.1.3 正常乳房组织和肿瘤组织的电特性 |
| 2.2 伪影去除方法基础 |
| 2.2.1 信息熵 |
| 2.2.2 维纳滤波器 |
| 2.2.3 线性回归 |
| 2.2.4 小波变换 |
| 2.3 微波近场成像原理 |
| 第三章 二维仿真模型的设计与评价指标 |
| 3.1 模型的建立 |
| 3.2 电特性参数的确定 |
| 3.3 天线设置与信号采集 |
| 3.4 评价指标 |
| 第四章 单站方案下的伪影去除方法与结果分析 |
| 4.1 单站方案下的改进伪影去除方法 |
| 4.1.1 基于熵的时间窗 |
| 4.1.2 改进的维纳滤波器 |
| 4.1.3 小波降噪 |
| 4.2 信号处理结果与分析 |
| 4.3 微波近场成像的图像与分析 |
| 4.4 天线数量的对比分析 |
| 第五章 多站方案下的伪影去除方法与结果分析 |
| 5.1 多站方案下的改进伪影去除方法 |
| 5.2 信号处理结果与分析 |
| 5.3 微波近场成像的图像与分析 |
| 5.4 结合单站与多站方案的图像结果 |
| 第六章 总结与工作展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来的工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）改进的小波提升算法及其在地质雷达信号精细化分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 隧道衬砌结构隐伏质量缺陷检测方法研究 |
| 1.2.2 地质雷达图像强干扰信号去除方法研究 |
| 1.2.3 地质雷达隐伏质量缺陷偏移处理研究 |
| 1.2.4 小波基函数构造研究 |
| 1.2.5 地质雷达信号定量分析研究 |
| 1.3 本研究课题的来源及主要研究内容 |
| 1.4 本文研究采取的技术路线 |
| 第二章 提升格式小波构造理论 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 双正交小波分析基本原理与算法 |
| 2.2.1 小波分析原理 |
| 2.2.2 多分辨率分析 |
| 2.2.3 双正交小波性质及其传统构造方法 |
| 2.3 提升格式小波变换 |
| 2.3.1 小波提升方案基本概念 |
| 2.3.2 完全重构滤波器原理 |
| 2.3.3 小波提升分解方法 |
| 2.4 提升格式小波构造一般算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 改进的提升格式小波构造理论及其算法实现 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 改进的提升格式小波构造算法 |
| 3.3 改进的提升格式小波构造流程及其构造举例 |
| 3.3.1 提升格式小波构造流程 |
| 3.3.2 小波基构造举例 |
| 3.4 改进提升格式的GPR信号分析用小波基构造及其优势验证 |
| 3.4.1 GPR信号分析用双正交小波滤波器组构造 |
| 3.4.2 基于粒子群算法的滤波器组自由参数优化 |
| 3.4.3 小波正则性验算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于二维小波变换和小波熵的地质雷达强干扰信号处理 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 图像二维小波变换及其mallat算法 |
| 4.2.1 图像二维小波变换理论 |
| 4.2.2 二维双正交小波变换mallat算法 |
| 4.3 小波熵理论 |
| 4.4 小波基的选取 |
| 4.4.1 小波基基本性质比较 |
| 4.4.2 小波能量熵的计算 |
| 4.5 正演信号分析 |
| 4.5.1 FDTD正演原理 |
| 4.5.2 钢筋-空洞模型与正演试验 |
| 4.5.3 基于二维小波变换与小波熵的强反射干扰去除 |
| 4.6 实测地质雷达信号强干扰去除分析 |
| 4.6.1 钢筋-空洞检测试验 |
| 4.6.2 基于二维小波变换与小波熵的强反射干扰去除 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于UWFK法的地质雷达目标信号偏移处理 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 F-K域偏移方法 |
| 5.3 非抽样小波变换原理 |
| 5.3.1 一维非抽样小波变换 |
| 5.3.2 二维非抽样小波变换 |
| 5.4 图像信息熵估计 |
| 5.5 二维非抽样小波F-K偏移法基本流程 |
| 5.6 正演模拟信号偏移处理 |
| 5.7 实测信号偏移处理 |
| 5.7.1 方形空洞偏移处理 |
| 5.7.2 角形空洞偏移处理 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 提升格式小波在地质雷达信号定量分析中的应用 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 基于小波分析的信号奇异点识别方法 |
| 6.2.1 小波变换模极大值法 |
| 6.2.2 小波变换时-能密度法 |
| 6.3 模拟信号定量分析 |
| 6.3.1 地质雷达多频率脉冲信号间隔时间识别分析 |
| 6.3.2 正演模拟试验及其信号分析 |
| 6.4 空洞探测试验及其信号分析 |
| 6.4.1 沙箱纵向测线定量分析结果 |
| 6.4.2 沙箱横向测线定量分析结果 |
| 6.5 空洞三维可视化分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）基于小波变换的数字脉冲信号处理方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景和目的 |
| 1.3 本文的主要研究工作与内容安排 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 第二章 中子的脉冲波形处理 |
| 2.1 中子探测方法 |
| 2.2 塑料闪烁体探测器 |
| 2.3 基于塑料闪烁体的n/γ鉴别技术 |
| 2.3.1 塑料闪烁体的荧光脉冲 |
| 2.3.2 空间辐射探测器的干扰 |
| 2.3.3 基于信号幅值特征的中子/γ鉴别方法 |
| 2.3.4 基于频域特征的中子/γ鉴别方法 |
| 2.3.5 基于神经网络的中子/γ鉴别方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 脉冲波形的时频分析 |
| 3.1 小波变换原理 |
| 3.1.1 连续小波变换 |
| 3.1.2 离散小波变换 |
| 3.1.3 常用的母小波 |
| 3.2 常用的小波去噪方法 |
| 3.2.1 阈值去噪法 |
| 3.2.2 李普希茨指数与模极大值去噪 |
| 3.3 脊波和曲波变换 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 基于小波变换的塑料闪烁体波形优化 |
| 4.1 实验探测平台 |
| 4.1.1 闪烁体探头与硅光电倍增管 |
| 4.1.2 模数转换与信号采集 |
| 4.1.3 数据传输与存储 |
| 4.2 实验数据处理 |
| 4.2.1 脉冲信号的特征提取 |
| 4.2.2 脉冲信号噪声处理 |
| 4.2.3 探测器的能量定标 |
| 4.2.4 品质因子FOM与滤波方案选取 |
| 4.3 标准中子源实验 |
| 4.4 脉冲中子源实验 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 基于小波变换的堆积事件处理方法 |
| 5.1 堆积信号的形成 |
| 5.2 堆积信号的识别与消除 |
| 5.2.1 计算波峰数量的堆积信号识别 |
| 5.2.2 小波变换特征提炼的堆积信号识别 |
| 5.2.3 中子源的堆积信号识别 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 本文的创新点 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）智能电网海量数据轻型化方法研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据采样技术研究现状 |
| 1.2.2 数据传输技术研究现状 |
| 1.2.3 电力信息通信技术研究现状 |
| 1.3 课题研究发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第2章 智能电网海量数据轻型化机制研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 海量数据轻型化机理分析 |
| 2.3 海量数据轻型化技术方案 |
| 2.3.1 海量数据轻型化机理分析及传输带宽分配策略 |
| 2.3.2 电物理量数据轻型采样 |
| 2.3.3 电物理量数据最少特征信息提取 |
| 2.3.4 多通信协议环境下轻型协议数据生成 |
| 2.3.5 轻型协议数据特征解析与数据还原 |
| 2.4 海量数据轻型化技术内核 |
| 2.5 海量数据轻型化机制可行性分析 |
| 2.5.1 可行性分析 |
| 2.5.2 可靠性分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 智能电网海量数据压缩采样方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型电物理量信号分析 |
| 3.2.1 电能质量概述 |
| 3.2.2 稳态电物理信号 |
| 3.2.3 暂态电物理信号 |
| 3.3 电能质量扰动检测 |
| 3.4 信号模式识别 |
| 3.4.1 长短时记忆网络LSTM |
| 3.4.2 LSTM网络模式识别 |
| 3.5 电物理信号稀疏表示 |
| 3.5.1 构建电物理信号原子库 |
| 3.5.2 快速原子稀疏分解算法 |
| 3.5.3 脉冲信号提取稀疏分解 |
| 3.5.4 弱信号提取及稀疏分解 |
| 3.6 海量电物理数据压缩采样方法 |
| 3.7 算例分析1 |
| 3.7.1 数据样本集构造 |
| 3.7.2 LSTM对样本全标注训练 |
| 3.7.3 电物理信号模式识别方法性能比较 |
| 3.7.4 电物理信号原子库构建 |
| 3.7.5 电物理信号扰动检测 |
| 3.7.6 电物理信号压缩采样 |
| 3.8 算例分析2 |
| 3.9 小结 |
| 第4章 智能电网海量数据基于低秩Hankel矩阵的非均匀采样方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电物理信号低秩矩阵填充 |
| 4.3 电物理信号量测数据低秩性证明 |
| 4.4 低秩矩阵填充理论 |
| 4.5 低秩矩阵填充恢复算法 |
| 4.6 电物理信号非均匀采样点确定 |
| 4.6.1 采用最优随机采样矩阵确定信号非均匀采样点 |
| 4.6.2 采用AVGD确定信号非均匀采样点 |
| 4.7 电物理信号轻型采样方法 |
| 4.8 算例分析 |
| 4.8.1 电物理信号轻型采样 |
| 4.8.2 主要间谐波轻型采样 |
| 4.9 小结 |
| 第5章 智能电网海量数据轻型传输方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 最少特征信息提取 |
| 5.2.1 最少特征信息非零奇异值 |
| 5.2.2 最少特征信息稀疏表示非零系数或特征参数 |
| 5.2.3 谐波信号稀疏性分析 |
| 5.2.4 信号稀疏表示系数与特征参数关系 |
| 5.3 轻型协议数据生成机制 |
| 5.3.1 最少特征信息分组编码 |
| 5.3.2 模式特征向量映射 |
| 5.3.3 抽象通信服务映射 |
| 5.3.4 轻型协议数据生成 |
| 5.3.5 轻型协议数据传输服务模型 |
| 5.4 稀疏表示非零系数位置位串传输服务模型 |
| 5.5 数据传输带宽动态分配算法 |
| 5.6 轻型协议数据特征解析数据还原 |
| 5.7 算例分析 |
| 5.8 小结 |
| 第6章 智能电网海量数据轻型传输实验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络仿真实验研究 |
| 6.2.1 OPNET网络仿真平台 |
| 6.2.2 智能变电站通信网络结构 |
| 6.2.3 通信网络建模 |
| 6.2.4 网络仿真实验分析 |
| 6.3 模拟测试实验研究 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
| 附录 模拟测试实验平台 |
（7）玉米精量播种装置排种性能电容法检测机理与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 玉米精量播种机排种性能检测方法的国内外研究现状 |
| 1.2.2 玉米种子介电特性的国内外研究现状 |
| 1.2.3 电容传感器极板结构的国内外研究现状 |
| 1.2.4 脉冲信号滤波去噪-寻峰处理算法的国内外研究现状 |
| 1.2.5 传感器非线性校正的国内外研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 玉米种子的介电特性研究 |
| 2.1 玉米种子介电特性的评定指标 |
| 2.1.1 电容量C和介电常数ε' |
| 2.1.2 介电损耗ε'' |
| 2.1.3 介电损耗角正切tandδ |
| 2.2 影响玉米种子介电特性的主要因素 |
| 2.2.1 电场频率f |
| 2.2.2 玉米种子含水率M |
| 2.2.3 温度T |
| 2.2.4 玉米种子容重ρ |
| 2.3 介电特性评定指标测定 |
| 2.3.1 试验材料 |
| 2.3.2 仪器设备 |
| 2.3.3 样品的制备 |
| 2.4 试验方法 |
| 2.5 试验样品的含水率及容重 |
| 2.5.1 试验样品的含水率 |
| 2.5.2 各含水率下试验样品的容重 |
| 2.6 结果与分析 |
| 2.6.1 含水率对介电特性的影响 |
| 2.6.2 温度对介电特性的影响 |
| 2.6.3 频率对介电特性的影响 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 单片式E型正交叉指电极电容传感器极板结构设计 |
| 3.1 单片式矩形叉指电极检测原理分析 |
| 3.1.1 单片式双矩形电极检测原理 |
| 3.1.2 单片式矩形叉指电极的检测原理 |
| 3.2 电容传感器极板结构设计 |
| 3.2.1 极板结构的设计方案 |
| 3.2.2 单片式E型对置叉指电极结构 |
| 3.2.3 单片式E型正交叉指电极结构 |
| 3.3 基于Maxwell的电容传感器静电场仿真分析 |
| 3.3.1 基于Solidworks的电容传感器三维结构构建 |
| 3.3.2 基于Maxwell的静电场仿真分析 |
| 3.4 极板结构参数的约束条件 |
| 3.4.1 极板总长度L |
| 3.4.2 矩形电极极板尺寸 |
| 3.4.3 电极对数N |
| 3.5 极板结构参数的优化试验 |
| 3.5.1 主要评定指标 |
| 3.5.2 试验材料及仪器 |
| 3.5.3 试验设计及方案 |
| 3.5.4 试验方法 |
| 3.5.5 试验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于EWT滤波-二阶导数寻峰的电容脉冲信号处理算法 |
| 4.1 电容脉冲信号采集系统设计 |
| 4.1.1 采集系统总体结构 |
| 4.1.2 微小电容检测电路 |
| 4.2 电容脉冲信号采集试验 |
| 4.2.1 试验材料及设备 |
| 4.2.2 试验方法 |
| 4.2.3 试验结果分析 |
| 4.3 电容脉冲信号特征分析 |
| 4.3.1 噪声干扰特征 |
| 4.3.2 峰型特征 |
| 4.3.3 漏播波形特征 |
| 4.3.4 重叠峰特征 |
| 4.4 电容脉冲信号的滤波去噪处理 |
| 4.4.1 滤波去噪方法确定 |
| 4.4.2 基于小波变换滤波去噪 |
| 4.4.3 基于小波阈值去噪法 |
| 4.4.4 基于经验的小波变换(EWT)滤波去噪法 |
| 4.5 电容脉冲信号的寻峰处理 |
| 4.5.1 导数寻峰法 |
| 4.5.2 单峰及弱峰的导数寻峰比较 |
| 4.5.3 重叠峰的导数寻峰比较 |
| 4.5.4 二阶导数寻峰的仿真分析 |
| 4.6 重播、漏播及导种管空堵的判别 |
| 4.6.1 重播的判别 |
| 4.6.2 漏播的判别 |
| 4.6.3 导种管空堵的判别 |
| 4.7 基于EWT滤波-二阶导数寻峰处理的结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于GA-RBF神经网络的电容传感器非线性校正 |
| 5.1 排种性能检测系统室外试验 |
| 5.1.1 试验材料 |
| 5.1.2 试验设备 |
| 5.1.3 试验方法 |
| 5.1.4 试验结果 |
| 5.2 电容传感器的非线性特性分析 |
| 5.2.1 电容传感器静态测试 |
| 5.2.2 静态非线性性能指标 |
| 5.2.3 电容传感器的非线性分析 |
| 5.3 基于正交多项式求解的反拟合非线性校正 |
| 5.3.1 反拟合法的校正原理 |
| 5.3.2 反拟合法非线性校正算法 |
| 5.3.3 非线性校正的仿真分析 |
| 5.4 基于GA-RBF神经网络的非线性校正 |
| 5.4.1 RBF神经网络基本理论 |
| 5.4.2 遗传算法GA |
| 5.4.3 基于GA-RBF神经网络校正原理 |
| 5.4.4 基于GA-RBF神经网络模型构建 |
| 5.5 播种量检测试验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 玉米精量播种机监测系统设计 |
| 6.1 监测系统总体结构 |
| 6.1.1 触摸式终端机 |
| 6.1.2 无线通信传输 |
| 6.1.3 GPS模块 |
| 6.1.4 下位机 |
| 6.1.5 电容传感器的材料选择及装配 |
| 6.2 系统软件设计 |
| 6.2.1 系统软件流程图 |
| 6.2.2 通信协议 |
| 6.2.3 上位机终端人机界面 |
| 6.3 田间试验 |
| 6.3.1 试验目的 |
| 6.3.2 试验条件 |
| 6.3.3 试验结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与创新 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）宽带电子侦察关键技术研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号使用说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景和意义 |
| 1.3 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3.1 宽带采样技术的研究现状 |
| 1.3.2 模拟信息转换器架构研究现状 |
| 1.3.3 Nyquist折叠接收机信息恢复和信号处理方法研究现状 |
| 1.3.4 雷达信号实时检测与处理技术研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作及结构安排 |
| 第二章 宽带电子侦察常见信号波形及接收机典型结构分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常见低截获概率雷达波形及其特性分析 |
| 2.2.1 模糊函数的定义 |
| 2.2.2 常见低截获概率雷达波形 |
| 2.3 宽带数字侦察接收机典型结构研究 |
| 2.3.1 基于多相滤波的数字下变频接收机 |
| 2.3.2 模拟信道化同步变频采样结构 |
| 2.3.3 直接射频采样和模拟信息转换器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Nyquist折叠接收机原理及其信号检测技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Nyquist折叠接收机原型结构及其输出信号分析 |
| 3.2.1 Nyquist折叠接收机典型结构及其原理 |
| 3.2.2 Nyquist折叠接收机输出信号分析 |
| 3.3 Nyquist折叠接收机其它结构 |
| 3.3.1 同步Nyquist折叠接收机结构 |
| 3.3.2 双通道Nyquist折叠接收机结构 |
| 3.3.3 基于倍频器阵列构造多分量本振单独混频的Nyquist折叠接收机结构 |
| 3.4 Nyquist折叠接收机输出信号的检测 |
| 3.4.1 基于扩展Fourier变换的Nyquist折叠接收机输出信号时域波形分析 |
| 3.4.2 基于迭代自相关的Nyquist折叠接收机输出信号检测算法 |
| 3.4.3 基于STFT的 Nyquist折叠接收机输出信号检测算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Nyquist折叠接收机输出信号的参数估计算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于随机抽样一致性和Fr FT的 LFM信号参数估计 |
| 4.2.1 基于最小二乘的参数估计方法 |
| 4.2.2 基于迭代随机抽样一致性的参数估计方法 |
| 4.2.3 基于分数阶Fourier变换的调频斜率估计方法 |
| 4.2.4 仿真分析 |
| 4.3 基于标准粒子群优化算法和Fr FT的 LFM信号参数估计 |
| 4.3.1 标准粒子群优化算法 |
| 4.3.2 粒子群优化算法收敛性分析及其参数选择 |
| 4.3.3 基于粒子群优化的Nyquist折叠接收机输出LFM信号参数估计算法 |
| 4.3.4 仿真分析 |
| 4.4 双通道Nyquist折叠接收机输出的跨多Nyquist区信号信息恢复 |
| 4.4.1 改进的双通道Nyquist折叠接收机结构 |
| 4.4.2 基于匹配滤波和STFT的信息恢复方法 |
| 4.4.3 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 宽带侦察接收机实现及雷达信号实时处理技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于多相滤波的数字正交下变频结构 |
| 5.3 基于时域的宽带雷达信号实时检测技术研究 |
| 5.3.1 逐点检测和多数据点累积(mn法)检测 |
| 5.3.2 基于mn法和差分盒滤波器的脉冲检测 |
| 5.4 宽带雷达信号实时参数估计研究 |
| 5.4.1 脉冲时域参数测量方法 |
| 5.4.2 脉冲中心频率测量方法 |
| 5.5 仿真及实测数据分析 |
| 5.5.1 时域参数仿真结果及分析 |
| 5.5.2 频域参数仿真结果及分析 |
| 5.5.3 实测数据展示及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者在学期间参加的科研项目 |
（9）阵列式探地雷达滤波去噪技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 探地雷达的发展历史及现状 |
| 1.2.2 探地雷达信号滤波去噪技术的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 |
| 第2章 探地雷达及回波信号去噪的相关理论基础 |
| 2.1 探地雷达的基本理论基础 |
| 2.1.1 探地雷达的电磁理论 |
| 2.1.2 地下介质中的电磁传播特性 |
| 2.1.3 电磁波的反射与透射 |
| 2.1.4 探地雷达的参数选择 |
| 2.1.5 探地雷达的数据回波形式 |
| 2.2 小波分析的基本理论 |
| 2.2.1 小波变换 |
| 2.2.2 多分辨分析 |
| 2.3 维纳滤波的基本理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 探地雷达信息采集板设计实现 |
| 3.1 阵列式探地雷达系统的整体设计 |
| 3.1.1 雷达系统的组成 |
| 3.1.2 雷达系统的工作流程 |
| 3.1.3 系统的通信流程 |
| 3.2 数据采集模块的设计与实现 |
| 3.2.1 数据采集板的设计 |
| 3.2.2 等效采样 |
| 3.2.3 延时电路 |
| 3.2.4 串口通信 |
| 3.2.5 收发天线的设计 |
| 3.3 回波数据的预处理 |
| 3.3.1 FIR滤波器的参数设置 |
| 3.3.2 数字滤波器在FPGA中的设计与实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 探地雷达回波信号滤波去噪技术的研究 |
| 4.1 gprMax道路结构模型的建立 |
| 4.1.1 gprMax建模理论 |
| 4.1.2 gprMax正演模拟 |
| 4.2 直达波去除 |
| 4.2.1 均值法去除直达波 |
| 4.2.2 基于奇异值分解的直达波去除 |
| 4.3 小波阈值去噪 |
| 4.3.1 小波阈值去噪的基本原理 |
| 4.3.2 小波基与分解层数的选择 |
| 4.3.3 阈值的选择 |
| 4.3.4 阈值函数的选取 |
| 4.4 改进后的小波阈值去噪 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）脉冲涡流传感器在刹车盘表面缺陷检测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 脉冲涡流检测技术国内外研究现状 |
| 1.3 脉冲涡流检测技术的发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 脉冲涡流检测技术理论基础 |
| 2.1 电磁场基本理论 |
| 2.2 脉冲涡流缺陷检测原理 |
| 2.3 脉冲激励信号特征 |
| 2.4 脉冲涡流检测深度 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 脉冲涡流检测实验平台硬件设计 |
| 3.1 实验平台整体框架 |
| 3.2 激励信号源 |
| 3.3 传感器探头设计 |
| 3.4 信号处理电路设计及实现 |
| 3.5 检测信号采集 |
| 3.6 传动机构及支撑结构 |
| 3.7 实验试件 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 信号处理及上位机程序设计 |
| 4.1 小波变换 |
| 4.2 脉冲涡流检测信号的小波去噪 |
| 4.3 基于Ⅵ的上位机程序开发 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验结果分析与对比 |
| 5.1 圆柱形线圈检测结果分析 |
| 5.2 圆柱形与矩形线圈检测结果的对比 |
| 5.3 缺陷宽度和深度对检测信号的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
四、用双正交小波实现有限脉冲信号的滤波（论文参考文献）
- [1]基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究[D]. 邵广盛. 贵州师范大学, 2021(08)
- [2]基于特征学习的海洋可控源电磁法数据降噪研究与应用[D]. 张鹏飞. 中国地质大学(北京), 2020(04)
- [3]应用于微波近场成像的伪影去除方法研究[D]. 何桂演. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]改进的小波提升算法及其在地质雷达信号精细化分析中的应用[D]. 张亮. 长沙理工大学, 2020
- [5]基于小波变换的数字脉冲信号处理方法[D]. 黄杨. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [6]智能电网海量数据轻型化方法研究[D]. 周学斌. 武汉大学, 2020(03)
- [7]玉米精量播种装置排种性能电容法检测机理与方法研究[D]. 刘坤. 黑龙江八一农垦大学, 2019(02)
- [8]宽带电子侦察关键技术研究及其应用[D]. 刘新群. 国防科技大学, 2019(01)
- [9]阵列式探地雷达滤波去噪技术的研究与实现[D]. 安维乐. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [10]脉冲涡流传感器在刹车盘表面缺陷检测中的应用[D]. 刘文贝. 山东科技大学, 2019(05)
标签：小波变换论文; 地质雷达论文; 脉冲信号论文; 数字滤波论文; matlab小波变换论文;