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ADCP走航观测中的航迹修正和信号平滑

ADCP走航观测中的航迹修正和信号平滑

2017中国西部声学学术交流会

作者：吴清松施伟勇陈培雄胡涛骏苟诤慷国家海洋局第二海洋研究所工程海洋学重点实验室

本文解决了在舟山某航道大、小潮的ADCP(Acoustic Doppler Current Profilers,声学多普勒流速剖面仪)断面潮流走航观测遇到的两个主要问题。针对走航观测中的航迹偏离问题,解决办法是把实际航线投影到规划走航断面上,这是由于航道中潮... 详细信息

本文解决了在舟山某航道大、小潮的ADCP(Acoustic Doppler Current Profilers,声学多普勒流速剖面仪)断面潮流走航观测遇到的两个主要问题。针对走航观测中的航迹偏离问题,解决办法是把实际航线投影到规划走航断面上,这是由于航道中潮流主要沿着与水道平行的方向,因而投影后对走航观测结果影响甚微;此外,走航观测中高频采样得到的数据信号存在噪声干扰,本文从船速、取样点间距等方面进行综合考虑,确定了与之相应的平滑时间间隔与信号个数,对高频的数据信号进行平滑处理。通过航迹修正和信号平滑后的数据得到了较为明显的改善,相对于平滑前,u分量流速优化4%5%,v分量流速优化11%8%。

关键词： ADCP 走航观测航迹修正信号平滑

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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数字信号的模糊平滑方法

数字信号的模糊平滑方法

作者：杨文静南京理工大学

学位级别：硕士

在系统测试过程中,由于各种干扰的存在,使得测试系统采集到的数据偏离其真实值。而干扰因素不仅包括一般意义下的测量误差,还包括测量理念的差异,例如在社会经济学的统计中常出现的一种测试误差:混合数据就是由于测量理念的歧义以及测... 详细信息

在系统测试过程中,由于各种干扰的存在,使得测试系统采集到的数据偏离其真实值。而干扰因素不仅包括一般意义下的测量误差,还包括测量理念的差异,例如在社会经济学的统计中常出现的一种测试误差:混合数据就是由于测量理念的歧义以及测量误差共同造成的。混合数据信号造成相邻测量结果间的混叠,使得离散数据绘成的振动曲线上呈许多毛刺,很不光滑,为了消弱干扰信号的影响,提高振动曲线光滑度,常常需要对采样数据进行平滑处理。一般较常采用的信号平滑滤波方法有:中位值滤波法、加权均值滤波法、滑动平均滤波法、防脉冲干扰平均滤波法及限幅滤波法等,这些方法各有适用的范围和优缺点。本文针对混合数据信号的特征,提出一种新的模糊平滑法,沿用加权平均的思想,对信号相邻的点之间进行加权运算。但是权因子的确立是通过建立信号尖端点的隶属度函数以此评价信号在每一点的尖端程度,更准确实际地反映信号混合的程度。另外,基于模糊变量的期望值算子做出新的评价标准用来评价信号的平均尖端度。

关键词：信号平滑混合数据隶属度函数模糊变量

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离散信号的模糊平滑算法

电子技术（上海） 2011年第2期38卷 70-72页

作者：李新雨菏泽学院机电系

在系统测试过程中,由于各种干扰的存在,使得测试系统采集到的数据偏离其真实值。而干扰因素不仅包括一般意义下的测量误差,还包括测量理念的差异。混合数据信号造成相邻测量结果间的混叠,使得离散数据绘成的振动曲线上呈许多毛刺,很不光... 详细信息

在系统测试过程中,由于各种干扰的存在,使得测试系统采集到的数据偏离其真实值。而干扰因素不仅包括一般意义下的测量误差,还包括测量理念的差异。混合数据信号造成相邻测量结果间的混叠,使得离散数据绘成的振动曲线上呈许多毛刺,很不光滑,为了消弱干扰信号的影响,提高振动曲线光滑度,常常需要对采样数据进行平滑处理。本文针对混合数据信号的特征,提出一种新的模糊平滑法,沿用加权平均的思想,对信号相邻的点之间进行加权运算。但是权因子的确立是通过建立信号尖端点的隶属度函数,以此评价信号在每一点的尖端程度,更准确实际地反映信号混合的程度。另外,基于模糊变量的期望值算子做出新的评价标准用来评价信号的平均尖端度。

关键词：信号平滑混合数据隶属度函数模糊变量

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基于分段分类的信号保峰平滑算法研究

基于分段分类的信号保峰平滑算法研究

作者：刘宝莹南京信息工程大学

学位级别：硕士

信号平滑是信号处理领域中的经典问题,信号平滑通常导致信号中峰的钝化,这将影响信号的定性与定量分析。因此,信号的保峰平滑是一项具有挑战性的工作。为了保护峰形,在时域中通常采用高阶Savitzky-Golay方法进行平滑,而为了最大程度的... 详细信息

信号平滑是信号处理领域中的经典问题,信号平滑通常导致信号中峰的钝化,这将影响信号的定性与定量分析。因此,信号的保峰平滑是一项具有挑战性的工作。为了保护峰形,在时域中通常采用高阶Savitzky-Golay方法进行平滑,而为了最大程度的消除噪声,通常又希望采用低阶Savitzky-Golay方法进行平滑,为了解决这一矛盾,本文采用分段分类的思想,结合协同平滑与深度学习的方法提出了两种有效的保峰平滑算法,主要工作包括:（1）提出了基于分段分类与协同平滑的信号保峰平滑算法。通过提取信号的相似段,利用相似段的段间信息以及选择合适的滤波方法,实现信号段的最佳平滑。首先,提取各段的相似段,并将每一段的相似段排成二维数组,分别记为X方向和Y方向,然后对这个二维数组进行平滑处理,在X方向根据这一类信号的曲率选用不同阶次的SavitzkyGolay方法平滑,Y方向是通过信号段的相似性构造出来的,用一个低阶多项式进行拟合,此处的两个方向协同处理称为协同平滑。最后,将处理好的信号段的重叠部分进行加权平均,进一步消除残余噪声,重构得到最终的平滑信号。该方法的优点在于利用了相似段的协同平滑,以及不同特征的信号段可采用不同阶次的Savitzky-Golay方法,在去除噪声的同时又能保护信号的细节特征。（2）提出了基于分段分类与深度学习的信号保峰平滑算法。利用深度学习代替协同平滑环节,更大程度地达到不同平滑方法处理不同信号段的目标。借助网络模型的学习能力,利用卷积自编码神经网络来结合信号分段分类实现保峰平滑。首先,随机产生大量峰信号,然后将噪声信号和对应的真实信号进行分段,接着使用卷积自编码神经网络对信号段进行训练,再利用训练好的卷积自编码网络对测试信号进行处理得到平滑信号段。最后,将这些信号段进行重构,得到最终的平滑信号。实验表明,基于分段分类与协同平滑的信号保峰平滑算法,相较于传统的信号平滑算法具有更佳的保峰平滑性能,用深度学习替代协同平滑环节能进一步提升保峰平滑性能。

关键词：信号平滑分段分类协同平滑深度学习网络卷积自编码

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电子设备原型设计与实践(12)信号处理

无线电 2020年第1期 55-60页

作者：孙德庆不详

上期回顾:还记得上期关于总线的内容吗?回忆_下总线有什么好处、常见的总线有哪些种类、它们各适用于哪些场景。本期专题简介本期我们一起通过动手实践讨论数字信号处理的基础知识,了解如何使信号平滑、如何提取一些典型的信号特征。

关键词：数字信号处理电子设备动手实践信号特征设计与实践基础知识总线信号平滑

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一种基于阶梯阈值的γ射线违禁品探测方法

原子核物理评论 2016年第3期33卷 321-325页

作者：陈勇常青青公安部第三研究所上海200031

在γ射线违禁品探测技术中,快速准确的γ射线康普顿散射信号平滑具有非常重要的意义。现有的多项式平滑法和小波分析方法不仅运算速度慢,且易受噪声干扰,容易出现弱峰、谱峰错位等问题。为解决上述问题,提出一种新的基于阶梯阈值的散射... 详细信息

在γ射线违禁品探测技术中,快速准确的γ射线康普顿散射信号平滑具有非常重要的意义。现有的多项式平滑法和小波分析方法不仅运算速度慢,且易受噪声干扰,容易出现弱峰、谱峰错位等问题。为解决上述问题,提出一种新的基于阶梯阈值的散射信号分析方法。首先通过数据预处理,计算康普顿散射信号的基底变量,然后根据自适应阶梯阈值和测量差值,依次迭代更新背散射数据,进行信号滤波,最后自动检测峰位,实现可疑物识别。实验结果表明,相比现有的信号分析方法,阶梯阈值算法能够降低噪声干扰,保留康普顿散射信号的峰值和峰位,运算速度快,满足便携式探测设备的实时性要求。

关键词：伽马射线能谱康普顿散射,违禁品探测信号平滑

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纯电动汽车路噪主动控制方法研究

纯电动汽车路噪主动控制方法研究

作者：孟豪吉林大学

学位级别：硕士

随着我国汽车产品消费升级,NVH(Noise Vibration&Harshness)性能成为衡量汽车品质和决定顾客购买意愿的重要因素之一。纯电动汽车作为汽车未来发展的主要趋势,在行驶过程中,低频宽带路噪对车内噪声的贡献相较于传统汽车显著提升。传统... 详细信息

随着我国汽车产品消费升级,NVH(Noise Vibration&Harshness)性能成为衡量汽车品质和决定顾客购买意愿的重要因素之一。纯电动汽车作为汽车未来发展的主要趋势,在行驶过程中,低频宽带路噪对车内噪声的贡献相较于传统汽车显著提升。传统的被动降噪方法对低频噪声的降噪效果有限,主动噪声控制技术通过发出与初级噪声源相等幅值相反相位的次级声源进行抵消衰减,能够在指定的区域内实现静声区,对低频噪声有较好的降噪效果。纯电动汽车车内低频噪声主要来源于轮胎与路面相互作用产生的结构路噪,因此降低车内低频噪声的关键在于对车辆结构(轮心、悬架、底盘和车身)传递噪声的主动控制。本文基于以上分析,研究了主动噪声控制系统的原理及实施方法。根据车内结构路噪的特性,开发了新的自适应主动噪声控制方法以降低纯电动汽车车内路噪。结构路噪是由轮胎和路面接触面压缩、滚挤和释放时产生的激励力所引起,因此车内路噪与车辆不同结构部位的振动加速度信号具有一定相关性。纯电动汽车车内路噪的主动控制策略为:首先,利用神经网络通过相干度较高的振动加速度信号对车内路噪信号进行辨识。然后,采用改进的前馈FXLMS算法对纯电动汽车车内路噪实施主动控制。根据研究的控制方法,完成以下工作:采用改进的BP(Back Propagation,反向传播)神经网络算法辨识车内路噪信号,将同时测得的车辆不同结构部位的振动加速度信号和驾驶员头枕部位的噪声信号作为辨识模型的输入和输出,验证改进BP神经网络的辨识效果。在主动噪声控制算法研究的过程中,提出了对参考信号和误差信号进行限幅的增强广义自适应权重限制EGMACFx LMS算法,此后又提出了基于PSO算法(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)且带有参考信号平滑滤波器的自适应步长NASFSx LMS-PSO算法,进一步提高了降噪性能。基于提出车内路噪主动控制方法,在MATLAB/Simulink中搭建了纯电动汽车车内路噪主动控制模型。模拟不同的噪声信号,并作为EGMACFx LMS和NASFSx LMS-PSO算法的参考信号,仿真初步验证了提出的主动降噪算法的有效性。在MATLAB/Simulink搭建的主动噪声控制模型中,使用实车采集的不同行驶工况下的噪声信号和振动加速度信号作为参考信号进行降噪仿真。当以噪声信号为参考信号时,降噪频带宽度可达300Hz,降噪量集中分布在5-12d B(A)。当以振动加速度信号为参考信号时,最大降噪量可达20d B(A)。此后,基于提出的纯电动汽车路噪主动方法进一步搭建了硬件在环试验平台,并利用采集的实车数据进行降噪试验。当车内噪声信号作为参考信号时,主动噪声控制系统实现的降噪频带宽度可达120-260Hz,降噪量集中分布在3-8d B(A),最大降噪量达17d B(A)。当以振动加速度信号作为参考信号时,主动噪声控制系统对噪声信号60-300Hz频段具有较好的控制效果,降噪量集中分布于2-7d B(A),最大降噪量达13d B(A)。

关键词：主动噪声控制神经网络信号平滑自适应步长粒子群优化

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基于时间分数阶非线性扩散模型的平滑方法

计算机应用研究 2020年第3期37卷 704-707页

作者：李远禄赵伟静蒋民南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对信号降噪问题,结合经典非线性扩散滤波和分数阶导数,提出了一种时间分数阶非线性扩散的平滑方法,该方法是在经典非线性扩散模型的基础上将时间导数改为分数阶导数得到的。首先,给出了时间分数阶扩散滤波的数值算法;然后,与经典平滑... 详细信息

针对信号降噪问题,结合经典非线性扩散滤波和分数阶导数,提出了一种时间分数阶非线性扩散的平滑方法,该方法是在经典非线性扩散模型的基础上将时间导数改为分数阶导数得到的。首先,给出了时间分数阶扩散滤波的数值算法;然后,与经典平滑方法(非线性扩散滤波、正则化方法、Savitzky-Golay法和小波法)进行了比较。结果表明,时间分数阶扩散模型在信噪比和均方根误差方面均有更大的改善;与经典平滑方法相比较,所提方法明显具有更优越的性能。

关键词：扩散滤波分数阶导数非线性扩散信号平滑

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面向应用的移动密集网络信息收集研究

面向应用的移动密集网络信息收集研究

作者：霍永凯中国科学技术大学

学位级别：硕士

伴随着信息技术的发展,无线传感网络日益成为研究的热点,而信息收集和目标跟踪均是无线传感网络应用的关键技术。针对大规模移动无线传感网络数据收集中消息复杂度过高的问题,以移动目标跟踪为主要应用背景,我们开发了基于人的行为特征... 详细信息

伴随着信息技术的发展,无线传感网络日益成为研究的热点,而信息收集和目标跟踪均是无线传感网络应用的关键技术。针对大规模移动无线传感网络数据收集中消息复杂度过高的问题,以移动目标跟踪为主要应用背景,我们开发了基于人的行为特征移动成簇算法(BMC)和基于概率的多簇快速信息统计算法(PCFD)。上述算法已成功的应用于“基于CNGI和WSN的矿山井下定位与应急联动系统”。在实际环境中,信号干扰将使节点在簇成员和独立节点间频繁的抖动,从而大大增加了成簇算法的消息复杂度。为解决该问题,我们设计了延迟保证的信号平滑机制(DBSS)和双阈值成簇机制(DTC)。我们还对信号平滑算法的参数选择问题进行了详细的理论分析。优化参数后的DBSS信号平滑算法可以去除信号中90%的波动,并削弱剩余毛刺50%的强度。DTC利用双阈值线来限制节点的加入和离开簇,阈值可根据系统需求调节。其可以有效的稳定成簇算法,进一步减小消息复杂度。在传统的跟踪系统中,移动节点周期性的发送定位信息包。随着移动节点数目的增加,这些方法将导致较高的丢包率,并缩短网络的生命周期。在实际应用中,我们发现很多移动节点彼此极为接近,以至于定位算法的精度无法区分,因此通过信息融合可以减少系统的消息负载。针对基于射频(RF)的人员跟踪系统,通过采用接收信号强度(RSSI),本文提出基于人的移动特征的成簇算法,根据移动节点间的距离进行成簇,并可以有效地维护簇。在BMC中,簇头代替了每个节点周期性地向网络发送定位信息包,因此极大的减小了消息复杂度。在簇维护中,我们设计了基于概率的状态通告机制(PSI),其可以高效地对簇进行维护。模拟显示基于BMC(采用了DBSS和DTC)的定位信息收集较传统的方法(TPTS)消息复杂度减小了64%。为快速高效的收集大规模移动网络中的信息,我们开发了基于概率的多簇快速信息统计算法。PCFD以概率的方法选举簇头,然后各簇头分别统计本簇内的消息,然后发送至网络。不但有效的控制了簇头数量,并可以根据信息相似度来组成簇,最大化消息融合度。实验及理论分析证明,该算法的消息复杂度可达O(M+n),其中M为网络节点数,n为簇头数量。本文的主要贡献和创新点如下:1.提出了基于权值和双曲线的信号平滑处理算法DBSS,并对其各参数选择进行了理论分析与优化。2.借鉴人的行为特征,设计了适用于人员跟踪的定位信息收集算法BMC,并提出了基于概率的状态通告机制PSI对簇进行高效的维护。3.开发了基于概率成簇的快速高效的节点信息收集算法PCFD。4.基于本文算法和理论在Micaz上开发实现了基于CNGI和WSN的矿山井下定位与应急联动系统。该项目为国家发改委下一代互联网重大专项。

关键词：无线传感网络信息收集目标跟踪信号平滑消息复杂度成簇位置信息