一种去除地震背景噪音的新方法

结合希尔伯特-黄变换方法,根据信号背景噪音时间延续性假设,提出了一种自适应地震信号去噪算法。利用该算法实现了台站地震监测信号的去噪分析。分析表明：1）该去噪算法能根据背景信号特性有效去除信号的低频干扰;2）该算法可自适应完成信号分解去噪,计算效率高,无时间分辨率和频率分辨率问题;3）该算法处理高频干扰存在缺陷,有待进一步完善。     

微小信号反馈式程控放大电路

通常固定增益的放大器在兼顾大的动态范围和较高的小信号精度的情况下很难满足预期的要求。本文针对增益为 2 0～ 2 3倍的可编程阶码放大器 AD5 2 6集成片 ,摆脱传统的设计方法 ,提出一种反馈式程控放大电路。该电路能够在瞬时调整信号的放大增益 ,具有很高的精度和较大的动态范围 ,能够在模数转换前端处理中发挥重要作用。     

基于HHT的地震信号自动去噪算法

根据希尔伯特-黄模态分解的特点,结合STA/LTA算法自动识别信号模态与噪音模态,提出了基于HHT的模态分解-STA/LTA的地震信号自动去噪算法.该方法不需分析信号的频谱特征,可在时域自动实现信号的高通、低通、带通滤波.对江苏如东海 M s2.9、江苏盐城滨海 M s3.8、江苏句容 M s3.7等地震信号作自动去噪处理,证明了该方法的可行性.     

基于EWT-分量阈值与SVD的微震信号降噪方法

针对微震信号采集过程中存在大量不同频率的干扰信号,导致信号初至拾取难度大的问题,提出一种经验小波变换(EWT)结合分量阈值重构规则及奇异值分解(SVD)技术对微震信号进行降噪的方法.该方法利用EWT自适应分解和抗模态混叠的特点分解微震信号,得到各分量信号.对于高信噪比信号,选取相关系数大于0.3且方差贡献率大于15％的...     

基于局部加权回归及经验模态分解的地心运动降噪方法北大核心CSCD

针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。     

EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法

针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d_nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。     

温度传感器信号线性化的几种方法

作者介绍了可供读者设计和选用时参考的几种实用的温度传感器电路及其信号处理方法。     

利用CEEMDAN进行GNSS-MR雪深反演

将自适应噪声的完全集合经验模态分解方法替换常用的二次多项式方法,对原始信噪比（signal-to-noise, SNR）进行信号分解,直接提取相应的本征模态函数,再应用于GNSS-MR技术反演雪深。以美国科罗拉多州NWOT测站GPS数据进行实验的结果表明,该方法与传统方法相比,均方根误差降低30.7%,与实测数据相关系数为0.965,验证了该方法的有效性。     

基于经验模态分解与神经网络的信号预测

利用经验模态分解在处理非线性、非平稳信号以及人工神经网络可以较好地处理非线性问题的优点,通过经验模态分解把加入噪声的仿真信号分解成几个本征模态函数分量和一个趋势项,在分解过程中采用两种方法处理端点效应问题,结果表明两种方法都能很好的解决端点问题,然后对每个分量分别运用径向基函数神经网络进行预测,并重构出最后的预测结果。与不经EMD处理直接运用神经网络进行预测及真实数据进行对比,结果表明,相对于直接预测,该方法具有更好的预测效果。     

一种新的固体潮观测数据特征量提取方法

将经验模态分解方法应用于固体潮观测数据的处理,通过对模态分量从频域上以及从固体潮调和分析结果上与原始观测数据进行对比证明：经验模态分解可以将固体潮观测数据完整地分离成5种特征量：潮汐观测高频信号、半日波信号、周日波信号、潮汐观测低频信号和观测数据的长趋势变化。     

基于BEMD分解的地貌分类研究

地貌是指地势高低起伏的变化,即地表的形态。地貌划分对气温、降水、太阳辐照等诸多应用领域都有着重要作用。本文选择空间分辨率为90 m的福建省的数字高程模型(DEM)数据作为地理信号,运用二维经验模态分解(BEMD)进行分解处理,得到多个具有不同尺度、不同物理意义的本征模函数(BIMF1-BIMF3)以及对应余量ORIG。这些BIMF分量对应不同尺度的微观地形,ORIG余量表现为该研究区的地貌分布趋势,体现了平原、丘陵与山地的大致分布区域。运用变点分析法确定最佳计算单元,利用地形起伏度对各个信号区域进行一级分类,依据绝对高度进行二级分类,最后将一级分类与二级分类相结合,实现对地形的分类,这一分类过程体现了研究地区地貌组合复杂的特征。结果表明:①叠加BIMF分量,提取出分量和大于74 m的区域为高频信号区域。该区域以小起伏度的低山为主,并伴随有丘陵和小起伏度中山。②ORIG余量中余量高度小于等于340 m的区域,去除其中包含的高频信号区域后为低频信号区域,该区域以平原、丘陵为主。③剩余区域定义为中频信号区域,该区域的地貌以平丘陵和小起伏的山地为主。研究成果表明福建地貌可分为7种主要类型:低频平原,低频丘陵,中频丘陵,高频丘陵,中频小起伏低山,高频小起伏低山,高频小起伏中山。     

CEEMD阈值滤波在MEMS陀螺信号消噪中的应用

现阶段的经典模态分解MEMS陀螺消噪是一种易造成信号失真缺陷的强制消噪算法。针对该问题,在由本征模态函数样本熵和相似度参数线性组合确定复合指标的基础上,提出基于复合指标筛选本征模态函数的互补集合经验模态分解的阈值滤波降噪算法,根据信号的随机噪声特征参数确定阈值,并对筛选后的本征模态函数进行处理。仿真和实例分析结果表明,该算法的消噪效果较强制消噪滤波有较大提高,使MEMS陀螺信号的零偏不稳定性下降了76.4%,速率斜坡下降了62.3%,均方根误差下降了67.5%,同时能够提高MEMS-IMU在行人导航中的定位精度。     

低功耗三分量感应测井仪发射电路设计

为解决传统三分量感应测井仪功放电路功率耗散较大,效率低,难以适应地下高温、高压及工作空间狭小的问题,利用D类功率放大器工作于开关状态,实际功耗小,效率高的特点,改进并设计一种低功耗的三分量感应测井仪发射电路.该电路采用改进的D类功率放大器对发射信号实现高效率的放大,由现场可编程门阵列(FPGA)控制发射频率的选择并输出...     

基于TMS3206C6701高速浮点DSP的EMIF接口电路设计

设计实现了一种在雷达信号处理中应用到的基于TMS3206C6701高速浮点DSP的接口转换电路。电路完成从评估板EVM6701通过扩展存储器接口（EMIF）向DSPlink2读写和处理数据，并将雷达接收到的信号引入EVM6701评估板，通过DSP处理器进行高速实时数字信号处理的功能，从而大大提高了雷达的信号处理能力和性能。     

一种程控宽频带多波形信号发生器的研制

针对目前专门的函数信号发生器IC功能简单、精度不高、调节方式不灵活等缺点和DDS芯片外围电路设计复杂、成本较高等问题,设计研制了一种程控宽频带多波形信号发生器。该信号发生器采用单片机STC89C52控制专用函数发生器MAX038实现,通过键盘设置输出波形类型、频率、占空比和幅度等各种参数,采用闭环控制方法对输出频率自动反馈控制以提高频率精度,并由八位LED显示器实时显示状态信息。实际运行结果表明:该系统可以产生频率范围在1Hz~20MHz、幅度在2~10V(VPP)连续可调、占空比在10%~90%变化的三角波、锯齿波、方波、正弦波和PWM波,输出频率精度小于0.01%。该仪器具有电路结构简单、性能优良、成本低廉、功能多样、使用方便等优点,在生产实践和科技研究领域中具有广泛的应用前景。     

基于自适应峰值分解的广义局部频率时频分析方法

往复压缩机振动信号具有复杂的多源冲击特性,表现较强的非平稳性,传统的时频分析方法难以提取有效的故障特征.以傅氏变换为基础的传统频率概念和以希尔伯特变换为基础的瞬时频率概念存在固有缺陷,提出一种广义局部频率的概念,并结合自适应峰值分解方法,实现信号时频分布的构造途径;与HHT时频分析方法进行仿真对比,并应用到往复压缩机振动信号故障特征提取.结果表明,基于自适应峰值分解的广义局部频率方法有效揭示往复压缩机不同故障的多源冲击振动信号时频特征,为往复压缩机故障诊断提供一种新的手段.     

SSA-VMD与小波分解结合的GNSS坐标时序降噪方法

利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法的降噪效果优于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和WD,能够更加有效地剔除GNSS坐标时间序列中的噪声。     

基于经验模态分解方法的山西断裂带跨断层形变资料分析

利用经验模态分解方法重构并提取山西断裂带跨断层形变监测高频平稳信号和低频趋势信号。基于高频平稳信号分析地震前兆异常及其表现形式,结果表明,在山西断裂带及邻近地区中强地震前部分跨断层测段出现明显异常;强震前山西断裂带跨断层异常测点数量多、分布广、距离震中较远,中强地震前异常测点多集中在震中附近。基于低频趋势信号分析断层形变时空分布特征表明,山西断裂带断层以继承性正断运动为主,断层分时分段差异特征明显。     

基于Multisim X的计算机辅助电子电路设计

学好<电子线路>这门课程,不仪需要有扎实的电路分析和信号与系统等专业基础知识,还需要在学习过程中加入单元或系统电路的实验环节,这样才能完成整个电路的设计.介绍如何在电路的理论没计基础之上,以Multisim X这一仿真软件为实验平台,仿照硬件环境来完成电路的最终设计的.     

EMD用于GPS时间序列降噪分析

针对GPS位置时间序列噪声成分复杂、建模困难、噪声与信号难以有效分离等特点,用自适应信号分析方法经验模态分解（EMD）对中国区域9个IGS站时间序列的N、E、U方向作降噪处理。首先对各方向分量作EMD分解,获取各方向噪声强度依次降低的一系列本征模态分量及其趋势项;其次利用相关系数辨别出噪声与信号的分界本征模态分量,并按重构方法重构各本征模态分量;最后用相关系数、信噪比、能量百分比等参数评价EMD方法降噪的有效性。结果表明,EMD方法能合理地分离序列中的信号与噪声,有效削弱噪声对GPS位置时间序列的影响,进一步提高GPS位置时间序列的精度。