本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 基于小波變換的腦電信號(hào)去噪方法 燕山大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書(shū) 學(xué)院：系級(jí)教學(xué)單位： 學(xué) 號(hào) 學(xué)生 姓名 專(zhuān)業(yè) 班級(jí) 題 目 題目名稱(chēng) 題目性質(zhì) 1.理工類(lèi)：工程設(shè)計(jì)（）；工程技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究型（）； 理論研究型（）；計(jì)算機(jī)軟件型（）；綜合型（） 2.管理類(lèi)（）；3.外語(yǔ)類(lèi)（）；4.藝術(shù)類(lèi)（） 題目類(lèi)型1.畢業(yè)設(shè)計(jì)（）2.論文（） 題目來(lái)源科研課題（）生產(chǎn)實(shí)際（）自選題目（） 主 要 內(nèi) 容 基 本 要 求 參 考 資 料 周次第～周第～周第～周第～周第～周 應(yīng) 完 成 的 內(nèi) 容 指導(dǎo)教師： 職稱(chēng)：年月日 系級(jí)教學(xué)單位審批： 年月日 ：表題黑體小三號(hào)字，內(nèi)容五號(hào)字，行距18磅。（此行文字閱后刪除） 摘要 i 摘要 腦電信號(hào)(eeg)是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動(dòng)在大腦皮層或頭皮表面的總

提出了一種用小波變換檢測(cè)調(diào)速閥故障信號(hào)的方法。小波分析優(yōu)勢(shì)在于,它在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)。通過(guò)小波的多分辨分析將信號(hào)按一定的尺度進(jìn)行劃分,不同頻率的信號(hào)被劃分到不同的頻段中。由小波分解圖,獲得了故障產(chǎn)生的時(shí)間點(diǎn)和頻率,再對(duì)故障的嚴(yán)重程度進(jìn)行了量化分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用小波理論進(jìn)行故障檢測(cè)是可行的。

采取小波算法,運(yùn)用小波變換閥值法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪。對(duì)比了傳統(tǒng)的軟閥值函數(shù)和硬閥值函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),并在軟、硬閥值函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的閥值函數(shù)的方法。通過(guò)與軟、硬閥值函數(shù)方法去噪效果的仿真對(duì)比分析,新的去噪方法提高了重構(gòu)信號(hào)的信噪比,可以有效去除噪聲,并對(duì)原始信號(hào)的細(xì)節(jié)特征保留較好。

信號(hào)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(shí)驗(yàn)仿真信號(hào)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)汽輪機(jī)振動(dòng)信號(hào),并考慮噪聲方差估計(jì)的對(duì)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(jià)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(hào),分析結(jié)果表明該方法能夠最有效地消除噪聲。

提出一種新的閥值函數(shù),對(duì)小波閥值去噪方法中傳統(tǒng)閥值函數(shù)的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效提高了性噪比.

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(duì)小波變換的模極大值去噪法和閾值去噪法的原理進(jìn)行闡述,通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真表明小波閾值法和模極大值法去噪的有效可行。

排煙風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中含有大量的噪聲和干擾,本文在分析小波消噪基本原理的基礎(chǔ)上,探討了排煙風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的軟、硬閾值小波消噪算法及其折衷消噪算法,并通過(guò)對(duì)消噪效果進(jìn)行比較,最終確定了折衷系數(shù)。

根據(jù)電纜故障信號(hào)的特點(diǎn),采用基于小波分析的電纜輸電線(xiàn)路故障測(cè)距方法。選取合適的小波,并采用改進(jìn)的小波閾值消噪方法對(duì)故障波形進(jìn)行消噪。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,此方法在對(duì)信號(hào)消噪時(shí)能得到較理想的結(jié)果,減小了行波在線(xiàn)路上信號(hào)衰減對(duì)測(cè)距精度的影響,對(duì)線(xiàn)路故障距離具有較高的測(cè)量精度。

本文針對(duì)某一確定數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中小波去噪時(shí)的閥值選擇,提出以小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)來(lái)標(biāo)定去噪閥值的方法,從而提高對(duì)信號(hào)的去噪性能。

為解決信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問(wèn)題,本文利用小波變換進(jìn)行降噪處理。分析了小波變換降噪的理論依據(jù)、降噪處理程序以及閥值的選擇,并在matlab中進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)。分析結(jié)果證明了轉(zhuǎn)向架應(yīng)力處理以無(wú)偏似然估計(jì)硬閥值法且分解層數(shù)位5層是處理效果最好。

隨著信道環(huán)境的日益復(fù)雜化,實(shí)際應(yīng)用中遇到了很多非高斯噪聲信號(hào),此類(lèi)過(guò)程具有顯著的脈沖特性,其統(tǒng)計(jì)特性嚴(yán)重偏離高斯分布,傳統(tǒng)的通信信號(hào)檢測(cè)方法不再適用。為此,重點(diǎn)研究了在alpha穩(wěn)定分布噪聲背景下的通信信號(hào)檢測(cè)方法。首先,介紹了alpha穩(wěn)定分布的基本理論。其次,分析并驗(yàn)證了在alpha穩(wěn)定分布噪聲背景下,傳統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)方法失效的原因。最后,提出了分形盒維數(shù)的概念,針對(duì)myriad濾波預(yù)處理后的信號(hào),基于分形盒維數(shù)實(shí)現(xiàn)了通信信號(hào)的檢測(cè),仿真結(jié)果表明,此方法在alpha穩(wěn)定分布噪聲背景下能夠有效地實(shí)現(xiàn)信號(hào)的檢測(cè),具有良好的性能。

基于變壓器器身振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)方法是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究的一種新方法,本文主要針對(duì)變壓器振動(dòng)機(jī)理及采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行研究,利用小波變換在信號(hào)處理方面的強(qiáng)大功能,通過(guò)對(duì)實(shí)際運(yùn)行的電力變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析處理,去除信號(hào)白噪聲。

本文基于小波分析理論,利用小波去噪技術(shù),對(duì)一組建筑物變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了去噪處理。實(shí)際計(jì)算結(jié)果表明,小波去噪合理有效,能夠敏感識(shí)別觀測(cè)噪聲和有用信息,不需要待處理數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí),特別適合于建筑物變形監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)處理。

提出基于小波經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的柴油機(jī)油耗量信號(hào)去噪處理算法。將柴油機(jī)油耗量測(cè)量信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?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(duì)應(yīng)的本征模函數(shù)(imf)分量,然后對(duì)剩余imf分量進(jìn)行重構(gòu),得到去噪后柴油機(jī)油耗量測(cè)量信號(hào)的時(shí)間序列。測(cè)試結(jié)果表明:重構(gòu)后的信號(hào)能反映柴油機(jī)油耗量信號(hào)的真實(shí)趨勢(shì),其相對(duì)誤差約為0.72%。

含甲基氯化物廢水的預(yù)處理方法對(duì)比——對(duì)比研究了利用濕式氧化法和內(nèi)電解法預(yù)處理有機(jī)磷農(nóng)藥中間體甲基氯化物生產(chǎn)廢水的影響因素及處理效果，結(jié)果表明兩種預(yù)處理方法均可行。濕式氧化法的處理效果稍好，cod、有機(jī)磷、有機(jī)硫的去除率分別達(dá)68.5％、65％、88％，...

對(duì)蒙達(dá)3號(hào)機(jī)組汽機(jī)電動(dòng)閥門(mén)閥位信號(hào)進(jìn)入infi-90das和ccs系統(tǒng)信號(hào)通道回路的改進(jìn),有效地解決了電動(dòng)閥門(mén)對(duì)das和ccs系統(tǒng)信號(hào)通道的干擾及損壞,保證了infi-90系統(tǒng)的安全及正常運(yùn)行。

對(duì)蒙達(dá)3號(hào)機(jī)組汽機(jī)電動(dòng)閥門(mén)閥位信號(hào)進(jìn)入infi-90das和ccs系統(tǒng)信號(hào)通道回路的改進(jìn),有效地解決了電動(dòng)閥門(mén)對(duì)das和ccs系統(tǒng)信號(hào)通道的干擾及損壞,保證了infi-90系統(tǒng)的安全及正常運(yùn)行.

蛋雞聲音可用來(lái)評(píng)價(jià)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(jī)噪聲干擾蛋雞聲音信號(hào)的時(shí)頻特征。為了優(yōu)化含風(fēng)機(jī)噪聲的蛋雞聲音信號(hào),以海蘭褐蛋雞為例,利用數(shù)字化聲音采集平臺(tái),采集了不同的蛋雞叫聲和風(fēng)機(jī)噪聲。采用labview軟件,分析了蛋雞聲音和風(fēng)機(jī)噪聲的時(shí)頻特征,同時(shí)比較了濾波器和小波去噪方法在去除風(fēng)機(jī)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(jī)噪聲的頻率在600hz以?xún)?nèi)。在信噪比為-20~10db蛋雞聲音環(huán)境中,無(wú)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(shuō)明無(wú)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(wú)偏似然估計(jì)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(jī)噪聲環(huán)境下的蛋雞聲音識(shí)別提供參考。

在進(jìn)行建筑物3維重建的過(guò)程中,在提取建筑物信息之前,先對(duì)整幅圖像進(jìn)行預(yù)處理是很有必要的。在本論文中,運(yùn)用類(lèi)判別分析法從原始影像中分割出感興趣的目標(biāo)———建筑物區(qū)域,在處理的過(guò)程中,綜合運(yùn)用多種方法,如數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等方法生成有利于進(jìn)行特征提取、邊緣檢測(cè)的新圖像,便于更進(jìn)一步的工作。文中還介紹了作者根據(jù)類(lèi)判別分析法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理,利用visualbasic6.0開(kāi)發(fā)建筑物近景影像3維重建應(yīng)用系統(tǒng)中預(yù)處理模塊的實(shí)驗(yàn)分析。

一、信號(hào)檢測(cè)與采樣方法電磁流量傳感器的小流量信號(hào)非常微弱,尤其在需要電池供電而受到功耗限制的情況下,往往低至幾μv甚至1μv以下。為了將流量信號(hào)從環(huán)境噪音與測(cè)量電極的極化電勢(shì)中分離出來(lái),必須要采用有效的信號(hào)檢測(cè)電路與數(shù)據(jù)采樣方法。因此,本文采用并聯(lián)同相差動(dòng)放大電路,并結(jié)合具有低偏置電壓、低零漂的高性能op放大器組成放大電路,以獲得具有高輸入阻抗、高穩(wěn)定性的前置放大電路,如圖1所示。后面連接

進(jìn)行不同邊界條件下板結(jié)構(gòu)損傷位置和大小的評(píng)估以及傳感器布置和噪音對(duì)損傷識(shí)別影響研究。主要內(nèi)容包括：首先,通過(guò)薄板結(jié)構(gòu)的有限元模態(tài)分析,獲取有無(wú)損傷板結(jié)構(gòu)點(diǎn)的固有特性參數(shù)的分布狀況,利用離散小波變換將矩形薄板的模態(tài)節(jié)點(diǎn)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行分解計(jì)算,獲得損傷位置數(shù)據(jù)的高頻信息和奇異值。其次,進(jìn)行不同邊界條件下的板結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別分析,利用小波系數(shù)的最大值變化率進(jìn)行板結(jié)構(gòu)損傷程度的定量化評(píng)估。最后,分析了傳感器布置以及噪音情況下小波變換方法對(duì)板結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的有效性。研究結(jié)果表明,四邊固支約束下的小波系數(shù)比四邊簡(jiǎn)支約束的小波系數(shù)大0.5%,比兩邊固支約束的小波系數(shù)大0.88%;在網(wǎng)格g=40mm且通過(guò)小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理之后都能夠有效識(shí)別板結(jié)構(gòu)損傷。說(shuō)明該方法針對(duì)二維板結(jié)構(gòu)損傷位置及程度的識(shí)別問(wèn)題具有一定的有效性,能夠?yàn)檐?chē)輛結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別問(wèn)題提供技術(shù)思路和參考價(jià)值。

933 消防科學(xué)與技術(shù)2018年7月第37卷第7期 修改時(shí)間：2018年07月03日13:25:41 電腦xf-e排圖文jr校對(duì) 摘要：為實(shí)現(xiàn)消防信號(hào)蝶閥信號(hào)轉(zhuǎn)換功能的快速無(wú)損測(cè) 試，利用壓差和流量的相關(guān)性，提出了信號(hào)轉(zhuǎn)換功能的等效試驗(yàn)方 法，并對(duì)不同的消防信號(hào)蝶閥進(jìn)行了等效試驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，確定了 信號(hào)轉(zhuǎn)換流量和等效轉(zhuǎn)動(dòng)角度對(duì)應(yīng)關(guān)系的合理性。等效方法解決 了目前信號(hào)轉(zhuǎn)換功能測(cè)試中高檢測(cè)資源要求、高消耗及安裝損壞 等問(wèn)題，大幅降低了測(cè)試時(shí)間及成本，提高了測(cè)試效率。 關(guān)鍵詞：消防信號(hào)蝶閥；信號(hào)轉(zhuǎn)換功能；等效方法 中圖分類(lèi)號(hào)：x924.4,tu892文獻(xiàn)標(biāo)志碼：b 文章編號(hào)：1009-0029（2018）07-0933-03 自動(dòng)噴水滅火系統(tǒng)是由灑水噴頭、報(bào)警閥組、水流報(bào) 警裝置（水流指示器或壓力開(kāi)關(guān)）等組件以及管道、閥門(mén)和 供水設(shè)施組成