核磁共振信号的小波变换消噪方法

２００７年第１期分析仪器４３

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核磁共振信号的小波变换消噪方法

郑传行１张一鸣２

（１．中国科学院研究生院，北京，１０００８８；２．北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京，１０００２２）摘要基于小波分析的空域相关消噪法存在小波系数位置偏移影响消噪性能的缺点，本文提出对小波系数位置先平移对齐后再进行相关处理的新方法，主要思想为“分解－＋平移＿．相关处理一反平移一重构”。实验表明，将该方法应用于低场脉冲核磁共振信号的消噪，能在有效保护信号峰值信息的同时，最大限度地抑制噪声。

关键词小波变换空域相关平移核磁共振

１前言

的选取公式：

￡一盯￣／２ｌｎＮ

低场脉冲核磁共振测量技术是一种新的非破坏性物质结构探测方法。它通过对接收到的回波信号的解谱分析，得到被测样品的性质特征参数。由于接收信号不可避免地受到噪声的影响，使得正确的解谱工作异常困难。因此，有效抑制噪声以提高信噪比，成为解谱工作最重要的预处理环节。

小波分析方法有良好的时频局部化特性，已经成为信号处理领域的一种重要方法，而小波消噪理论及应用也得到了很大的发展。小波消噪基本原理是：信号与噪声的小波系数性质不同，采用相应规则，对含噪信号的小波系数进行取舍、抽取或切削等非线性处理，达到消除噪声的目的。

目前存在的小波消噪方法主要有三种：第一种是Ｍａｌｌａｔ提出的模极大值重构消噪。该方法通过确定各尺度的模极大值并利用投影迭代法重构信号，算法复杂且计算量大，对一些参数的选取也较困难。第二种是Ｄｏｎｏｈｏ［１］提出的阈值消噪。该方法直接对各尺度上小波系数进行阈值处理，大于阈值的认为是信号成分，予以保留；小于阈值的认为是由噪声引起的而置０，然后重构得到估计信号。该方法的关键是确定阈值，Ｄｏｎｏｈｏ等人给出了通用阈值

但在应用中发现，这样选取的阈值并不十分理想。第三种小波消噪方法是ｘｕ［２１等首先提出的空域相关法。该方法是利用信号与噪声小波系数在尺度空间上具有不同相关性的原理来抑制噪声。针对该算法中重构信号带有毛刺的现象，潘泉等口］提出设定判别参数ｃ（Ｊ）与阈值系数ｃ。（Ｊ）的方法，有效抑制了毛刺，改善了消噪性能。

在空域相关消噪算法中，如果小波分解系数位置稍有偏移，得到的相关系数就不能很好地体现该点处的真实相关性，从而影响消噪性能。针对这个问题，本文提出先通过平移，矫正位置偏移，再做相关处理的思想，这样能更准确地体现各尺度小波系数的相关性。通过仿真验证了该方法的有效性，将之运用于低场脉冲核磁共振信号的消噪，取得了良好的效果。

２空域相关信号消噪［３］

信号的突变点有良好的局部性质，并且出现在各个尺度上，而噪声的能量却集中在小尺度上，其小波系数随着尺度的增大而迅速衰减。而且，信号经小波变换后，其小波系数在各尺度上有较强的相关

基金项目：同家自然科学基金资助课题（Ｎｏ．５０３７７０４３）。

作者简介：郑传行，男，博士研究生，研究方向为核磁共振信号处理，小波滤波等。

张一鸣，男，博士生导师，主要从事核磁共振技术研究。

　万方数据

万方数据

４４分析仪器２００７年第１期

性，尤其是在信号边缘附近突变点处，在不同尺度的

同一位置都有较大的峰值出现。而噪声对应的小波

系数在尺度间却没有这种明显的相关性，其能量随

着尺度的增大而减小。因此，可以取相邻尺度的小

波系数直接相乘，进行相关计算，在锐化信号边缘的

同时抑制噪声，达到消噪的目的。

设分解最大尺度为．厂，町（歹，以）表示尺度歹上位

置行处含噪信号，的二进离散小波变换，勖ｒｒｚ（ｊ，ｎ）

为尺度ｊ上点ｎ处的相关系数。定义ｏｒｒ。（Ｊ，咒）为：

国ｒｒ２（ｊ，挖）一１Ⅳ（ｊ，竹）×Ｖ町（Ｊ＋１，竹）

（１）

为了使相关系数与小波系数具有可比性，将

Ｄｒｒ。（歹，，ｚ）的能量归一化到町（ｊ，，ｚ）上去，定义归

一化相关系数为：

小尼议肠，－ｒ２（＿，，咒）＝＝ｌ力＂’２（歹，咒）√Ｐ。（歹）／Ｐ。ｒｒ。（歹）

（以一１，２，…，Ｎ）（２）

Ｎ

其中Ｐ。。，（歹）一≥：Ｑｒｒ２（歹，ｎ）２（３）

。

Ｈ＝ｌ

Ｎ

Ｐ。（歹）一≥：ｗ厂（Ｊ，竹）２（４）

”＝１

通过比较№硼Ｃｏｒｒ。（歹，，ｚ）与町（歹，，２）的大小来分离信号与噪声，设定判别参数ｃ（Ｊ），若：

ｃ（．『）?ＩＮ８叫Ｃｏｒｒｚ（歹，佗）Ｉ＞ｌＷ厂（Ｊ，，ｚ）Ｉ（５）则认为该点为信号边缘，存储町（歹，挖）的位置与大小，并置Ｎ叠硼Ｃｏｒｒ。（Ｊ，，２）与ｗ厂（Ｊ，行）相应的点为零，记剩余数据为ＮＰ叫Ｃｏｒｒ。’（歹，押）与Ｗ厂＋（ｊ，聍）。再归一化ＮＰ叫Ｃｏｒｒ：’（歹，以）的能量到Ｗ厂。（Ｊ，行）上去，比较其绝对值大小，来抽取信号次重要边缘。重复该过程，直到Ⅳ厂（Ｊ，咒）中未被抽取的点的能量低于某个噪声能量阈值。

最后从Ｖ町（Ｊ，超）中抽取数据点组成一新向量吖～（歹，咒），由它重构得到消噪后的信号。

３空域相关算法的改进

上述算法中，首先需要取相邻尺度的对应点小波系数乘积进行相关计算。然而，信号边缘在各个尺度上的对应位置会有偏移。

图ｌ画出了一个矩形信号６层“ｂｉｏｒ１．５”小波分解后小波系数的分布。从图中可以看出，信号边缘在各个分解层次上对应点位置发生偏移，且随着层数的增大偏移量增大。以原始信号在坐标１９６处的边缘为参考点，各尺度ｊ上其对应坐标为：ｎ，一［１９６

图１信号的６层小波分解系数

１９５１９３１８９１８１１６５］，即各尺度上对应点相对于原始位置的平移量为：

（６）

对于“ｂｉｏｒ１．５”小波，该平移规律对于不同信号以及不同尺度参数均成立，即信号边缘在分解尺度Ｊ上相对于原始位置的平移量为：

一｛２０＋２■２一一

其中Ｊ为最大分解尺度。

在存在偏移的情况下直接取相邻尺度的小波系数乘积，将不能真实准确地体现相关性。因此，可先将各层小波系数平移对齐，然后再作相关计算与系数处理，主要思路为“分解一平移一相关处理一反平移一重构”。具体步骤如下：

（１）对含噪信号进行二进小波变换，得到Ｗ厂（Ｊ，ｎ）。并设滤波后的小波系数值为可吒，初值为零。

（２）在每一层上将小波系数整体平移，使该参考点位置对齐，得到平移后小波系数Ⅳ厂“．ｉ，ｎ），每

＋

．

旧＋＋

２

２

一

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托托斗斗

２

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一∑㈣

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方数据

万方数据

２００７年第１期分析仪器４５

一层的平移参数由公式（７）计算。

（３）按式（１）与町７０，，ｚ）求相关系数ｏｒｒｚ７０，，２）。

（４）按式（２）～（４）将国ｒ，．２７（歹，，ｚ）归一化到

ｗ厂７（』，九）的能量上去，即可得到归一化值

ＮＰ例Ｃｏｒｒ２７（Ｊ，，２）。

（５）若ｆ（Ｊ）?ｌ№叫Ｃ０ｒｒ：７（歹，挖）ｌ≥｜町７（Ｊ，，２）ｌ，

则把Ｗ厂７（Ｊ，靠）值赋予Ｖ％相应位置，并将町７（歹，

，ｚ）与ＣＤｒｒ：７（Ｊ，，２）置零，否则，町７（Ｊ，竹）保留，其中

ｃ（Ｊ）为设定的判别参数。

（６）记町７（歹，刀）中未置零的系数总数为行，，令

Ａ一￣／Ｐ。７（Ｊ）／（ｎ，一１）／（ｆｎ（歹）?ｑ）（８）其中Ｐ。７（Ｊ）由式（４）计算，ｃ陆（Ｊ）为设定的阈值系数，盯，为对应每一分解层上噪声的标准差，由文献提供的方法计算［４］：

乃２一仃２Ｉ＾ｏ＊矗１＊…＊＾ｒ２＊ｇｒ—ｌ２（９）若入＞１则重复步骤（４）～（６），直到入＜１，停止迭代，进入下一步。

（７）根据步骤（２）中的平移参数对ｗ：反平移，以恢复小波系数原始位置，并由吼重构得到消噪后信号。

算法说明：首先，由于正交小波有去相关性，而空域相关法是利用小波系数相关性进行信噪分离，所以需选取非正交小波进行二进小波变换，变换后各分解层上小波系数长度相等，可以直接进行对应点的相关乘积计算。其次，可在迭代过程结束后，采取向上搜索方式，只在上一尺度上已提取了边缘点的范围内提取边缘点。这样可清除在小尺度上引入的噪声点。

４算法仿真

构造长为１０２４点的Ｂｌｏｃｋｓ信号，叠加高斯白噪声，分别如图２、图３所示。

图２原始ＢＩｏｃｋｓ信号

图３含噪声的ＢＩｏｃｋｓ信号（信噪比１７．３ｄＢ）

图４对比了空域相关法和本文方法的消噪效果。两者消噪参数选取完全一致：“ｂｉｏｒ１．５”小波，６层分解，ｃ（歹）一［ｏ．８ｏ．８５０．９ｏ．９５１］，％（歹）一Ｌ１．１１．２１．３１．４１．５］。

（Ａｌ空域相关法消噪

趔

罂

剖

骠

１００２００３００４００５００６００７００８００９００１０００

（Ｂｌ本文方法消噪

１００２００３００４００５００６００７００８００９００１０００

ｔ

图４两种算法消噪效果对比

从图中可以看出，本法消噪后信号更加平滑，在边缘处的毛刺更少。表１以信噪比（ＳＮＲ）与均方根误差（ＲＭＳＥ）为衡量指标，对两种方法作比较。

表１ＢＩｏｃｋｓ信号消噪性能比较

表中数据说明，本法的信噪比与均方根误差均优于空域相关法。

５核磁共振信号消噪实验

用自行研制的实验用低场脉冲核磁共振分析测量仪做实验，采用沙砾样品，采样频率１００ｋ，采样点５

Ｏ

５

Ｏ

Ｓ

Ｓ

Ｏ

５

Ｏ　万方数据

万方数据

４６

分析仪器

２００７年第ｌ期

数６５５３６个，接收到的信号示于图５。

图５沙砾核磁共振信号

对应的信号傅里叶变换频谱见图６。从图中可见，信号频谱受到了噪声的污染，两者混杂在一起，这种噪声无法用传统的傅里叶变换谱分析方法滤除。

图６

沙砾信号傅里叶变换频谱

采用基于小波变换的空域相关法和本法对该核磁共振信号消噪，图７为消噪输出。图中显示的是３８０００～３９５００点的局部放大图。由上而下依次为：（Ａ）原始信号，（Ｂ）空域相关法消噪，（Ｃ）本法消噪。

低场脉冲核磁共振峰值信号包含了解谱需要的重要信息。实验结果说明，本文提出的方法在滤除

图７核磁共振信号消噪结果

噪声的同时不会损失峰值信息，达到了很好的消噪效果。

６

结论

本文研究了空域相关消噪方法，提出了对小波系数先平移对齐再做相关处理的方法，更好地体现了各分解层小波系数的真实相关性，在最大限度抑制噪声的同时很好地保留了信号的细节。将该方法应用在低场脉冲核磁共振信号的消噪处理上，取得了很好的效果。

在处理过程中，需要确定判别参数ｃ（Ｊ）与阈值系数％（Ｊ）。针对具体信号，为了获得最优的消噪结果可以调节这两个参数，其中ｃ（歹）的大致调节范围

在０．８～１．０之间，ｆ啦（Ｊ）在１．ｏ～２．Ｏ之间。

参考文献

１ＤｏｎｏｈｏＤＬ．ＩＥＥＥ，１９９５，４１（３）：６１３—６２５２

Ｘｕ

Ｙａｎｓｕｎ，ＪｏｈｎＢ

ｅｔ

ａ１．ＩＥＥＥ，１９９４，３（６）：７４７—７５８

３潘泉等．小波滤波方法及应用．北京：清华大学出版社，

２００５：５６—７３

４潘泉，张磊，张洪才等．航空学报，１９９７，１８（５）：５８３—５８６

收稿日期：２００６—０８—１０

Ｍｅｔｈｏｄ

ｆｏｒｅｌｉｍｊｎａｔｉｎｇｎｏｉｓｅ

ｊｎ

ｎｕｃｌｅａｒｍａｇｎｅｔｊｃ

ｒｅｓｏｎａｎｃｅ

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１０００８８；２．ＣｏＺＺＰｇｅｏ厂ＥＺＰｃ￡ｒｏ，ｚｉｃ工咒，ｏｒ，ｎ口￡ｉｏ咒“，２ｄＣｏ咒￡ｒｏＺＥ靠ｇｉｎＰＰｒｉ，ｚｇ，ＢＰｉ歹ｉｎｇＬ砌ｉｕｇｒｓｉ￡ｙｏ厂ＴＰｃ＾押ｏＺｏ—

ｇｙ，ＢＰ巧ｉ，２９，１０００２２）

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方数据万方数据

核磁共振信号的小波变换消噪方法

作者：郑传行， 张一鸣， Zheng Chuanxing， Zhang Yimin

作者单位：郑传行,Zheng Chuanxing(中国科学院研究生院,北京,100088)， 张一鸣,Zhang Yimin(北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京,100022)

刊名：

分析仪器

英文刊名：ANALYTICAL INSTRUMENTATION

年，卷(期)：2007(1)

被引用次数：1次

参考文献(4条)

1.Donoho D L查看详情 1995(03)

2.Xu Yansun.John B查看详情 1994(06)

3.潘泉.张磊.孟晋丽.张洪才小波滤波方法及应用 2005

4.潘泉.张磊.张洪才查看详情[期刊论文]-航空学报 1997(05)

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引证文献(1条)

1.吴磊.孔力.程晶晶基于小波变换的核磁共振测井信号去噪算法设计[期刊论文]-仪表技术与传感器 2011(10)

本文链接：https://www.doczj.com/doc/6212059285.html,/Periodical_fxyq200701014.aspx

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图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

短路恢复过冲原因及解决方法

汽车电子Buck变换器短路恢复输出过冲分析 刘松, 丁宇, 杨启峰 (万代半导体元件上海有限公司, 上海201203) 摘要：本文详细分析了MOSFET开通延时、电流取样信号延时和前沿消隐时间所决定的系统最小导通时间是峰值电流模式下脉宽限流不能起作用的原因；探讨了用于汽车电子系统降压型Buck变换器在输出短路保护后恢复时输出电压产生过冲的问题，响应慢CCM模式导致COMP脚电压不能迅速放电；讨论了短路时输出二极管和引线电压使电感逐渐饱和的过程。输出过冲前沿尖峰产生于电感和输出电容的谐振，功率管直通导致稳定后输出电压等于输入电压。最后给出了解决此问题的电路和测试结果。实验的结果表明：此电路有效的抑止了短跑恢复中的输出电压过冲。 关键词：变换器，输出过冲，短路恢复，最小导通时间 Analysis of Output Overshooting During Short Circuit Recovery of Buck Converter in Automobile Electronic System Liu Song, Ding Yu, Yang Qifeng (AOS Semiconductor Co., Ltd., Shanghai 201203) Abstract: The reason why cycle by cycle current limit can not function even at peak current mode PWM is analyzed in detail. Output overshooting during short circuit recovery of Buck converter in automobile electronic system is discussed in this paper. The process of the inductor going into saturation gradually owing to drop voltage of catch diode and trace during output short circuit is also discussed. Spike voltage of output at leading edge is caused by the inductor and output capacitance. Power Mosfet holding always on makes output voltage equal to input voltage. The solution to treat this issue and test results are given in the end. Key words: converter; output overshoot, short circuit recovery, minimum on duration 1 引言 目前在汽车电子系统中，输入使用12V/24V的电压[1]，然后采用Buck 降压变换器，得到5V、3.3V，2.5V，1.8V，1.2V等多种电压以提供给系统的各种逻辑数字芯片，模拟芯片，MCU或DSP的内核、I/O口等负载。系统要求电源芯片在输出短路时要有保护功能，暂态的输出短路状态消除后系统可以恢复。在一些Buck变换器应用中发现，在输出短路恢复的过程中，输出产生过冲，稳定后输出电压等于输入电压，由于汽车电子系统的输入电压高，这样就会损坏后面所带的芯片负载。本文将探讨这些问题及其产生的原因，并给出相应的电路以解决这些问题。 2 短路恢复过程输出过冲 通常在汽车电子系统中的Buck 降压变换器采用纹波电流小、传输功率大和EMI特性好的CCM峰值电流模式控制，同时具有过流和输出短路保护的功能，通过对电感峰值电流的逐周期自动控制，直接限定了电感峰值电流以及电感的平均电流。在输出短路时，保护电路就将其工作频率降到正常频率的1/8左右。因为工作频率较低，电感的平均电流也很低；当瞬态的输出短路状态撤除，变换器经过软启动电路重新启动。在实际的应用中发现，将输出短路再去除短路时，输出会出现较大过冲尖峰，超过输入电压，而且最后稳定到输入电压值。

如何学习数字信号处理

如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。

常用图像去噪方法比较及其性能分析

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/6212059285.html, 常用图像去噪方法比较及其性能分析 作者：孟靖童王靖元 来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第02期 摘要：本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。 关键词：数字图像；噪声；滤波 一、引言 随着当今社会数字化的普及，人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题，数字图像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生，不仅满足了人们的视觉，同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密，图像识别等领域。 二、空间域去噪算法 （一）均值滤波去噪 通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上，通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果，使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。 利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响，然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响，均值滤波去除的效果并不很好。同时，由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值，来决定区域中心点灰度值的，所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉，造成视觉上细节不清楚的情况。并且所取范围越大，图像中细节部分越不清晰，图像越平滑。 （二）中值滤波去噪 通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值，来代替该中心点的灰度值。因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高，因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。此外，与均值滤波相比，中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。 （三）维纳滤波去噪

过冲及振铃现象实验分析

过冲及振铃实验现象分析 1.测试电路及过冲、振铃现象 测试电路如下图所示，A点为电压输出口，B点为为了接入电阻而切开的口，C点为同轴电压监测点。 B A C 在B点出用导线连接时，在C点引同轴线到示波器（示波器内阻1M），观察到上升沿有过冲及振铃现象，如下图所示。

1.2 振铃产生的原因分析 1.2.1 振铃现象的产生 那么信号振铃是怎么产生的呢? 前面讲过，如果信号传输过程中感受到阻抗的变化，就会发生信号的反射。这个信号可能是驱动端发出的信号，也可能是远端反射回来的反射信号。根据反射系数的公式，当信号感受到阻抗变小，就会发生负反射，反射的负电压会使信号产生下冲。信号在驱动端和远端负载之间多次反射，其结果就是信号振铃。大多数芯片的输出阻抗都很低，如果输出阻抗小于PCB走线的特性阻抗，那么在没有源端端接的情况下，必然产生信号振铃。 信号振铃的过程可以用反弹图来直观的解释。假设驱动端的输出阻抗是10欧姆，PCB走线的特性阻抗为50欧姆(可以通过改变PCB走线宽度，PCB走线和内层参考平面间介质厚度来调整)，为了分析方便，假设远端开路，即远端阻抗无穷大。驱动端传输3.3V电压信号。我们跟着信号在这条传输线中跑一次，看看到底发生了什么?为分析方便，忽略传输线寄生电容和寄生电感的影响，只考虑阻性负载。下图为反射示意图。

第1次反射：信号从芯片内部发出，经过10欧姆输出阻抗和50欧姆PCB 特性阻抗的分压，实际加到PCB走线上的信号为A点电压3.3*50/(10+50)=2.75V。传输到远端B点，由于B点开路，阻抗无穷大，反射系数为1，即信号全部反射，反射信号也是2.75V。此时B点测量电压是2.75+2.75=5.5V。 第2次反射：2.75V反射电压回到A点，阻抗由50欧姆变为10欧姆，发生负反射，A点反射电压为-1.83V，该电压到达B点，再次发生反射，反射电压-1.83V。此时B点测量电压为5.5-1.83-1.83=1.84V。 第3次反射：从B点反射回的-1.83V电压到达A点，再次发生负反射，反射电压为1.22V。该电压到达B点再次发生正反射，反射电压1.22V。此时B 点测量电压为1.84+1.22+1.22=4.28V。 第4次反射：……第5次反射：…… 如此循环，反射电压在A点和B点之间来回反弹，而引起B点电压不稳定。观察B点电压：5.5V->1.84V->4.28V->……，可见B点电压会有上下波动，这就是信号振铃。下图为B点电压随反射次数的变化示意图。

小波变换的原理及matlab仿真程序

基于小波变换的信号降噪研究 2 小波分析基本理论 设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间) ， 其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件[4,7]： 2 () R t dw w C ψψ =<∞? （1） 时，我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波，将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后，就可以得到一个小波序列： ,()( )a b t b t a ψ -= ,,0a b R a ∈≠ （2） 其中a 为伸缩因子，b 为平移因子。 对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续小波变换为： ,(,),()( )f a b R t b W a b f f t dt a ψψ-=<>= ? （3） 其逆变换为： 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a a ψ ψ+-= ?? （4） 小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a 和平移因子b 来调节的，平移因子b,可以改变窗口在相平面时间轴上的位置，而伸缩因子b 的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置,还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的，在低频时，小波变换的时间分辨率较低，频率分辨率较高：在高频时，小波变换的时间分辨率较高，而频率分辨率较低。使用小波变换处理信号时，首先选取适当的小波函数对信号进行分解，其次对分解出的参数进行阈值处理，选取合适的阈值进行分析，最后利用处理后的参数进行逆小波变换，对信号进行重构。 3 小波降噪的原理和方法 3.1 小波降噪原理 从信号学的角度看 ,小波去噪是一个信号滤波的问题。尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。由此可见 ,小波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如 图所示[6] ： 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪 ,一个含噪的一维信号模型可表示为如下

图像去噪方法

图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

信号过冲及消除方法

信号过冲及消除方法 在组合逻辑电路中，信号要经过一系列的门电路和信号变换。由于延迟的作用使得当输入信号发生变化时，其输出信号不能同步地跟随输入信号变化，而是经过一段过渡时间后才能达到原先所期望的状态。这时会产生小的寄生毛刺信号，使电路产生瞬间的错误输出，造成逻辑功能的瞬时紊乱。在FPGA内部没有分布电感和电容，无法预见的毛刺信号可通过设计电路传播，从而使电路出现错误的逻辑输出。 任何组合电路、反馈电路和计数器都可能是潜在的毛刺信号发生器。毛刺并不是对所有输入都有危害，如触发器的D输入端，只要毛刺不出现在时钟的上升沿并满足数据的建立保持时间，就不会对系统造成危害。而当毛刺信号成为系统的启动信号、控制信号、握手信号，触发器的清零信号(CLEAR)、预置信号(PRESET)、时钟输入信号(CLK)或锁存器的输入信号就会产生逻辑错误。任何一点毛刺都可能使系统出错，因此消除毛刺信号是FPGA设计中的一个重要问题。毛刺问题在电路连线上是找不出原因的，只能从逻辑设计上采取措施加以解决。消除毛刺的一般方法有以下几种： (1)利用冗余项消除毛刺 函数式和真值表所描述的是静态逻辑，而竞争则是从一种稳态到另一种稳态的过程。因此竞争是动态过程，它发生在输入变量变化时。此时，修改卡诺图，增加多余项，在卡诺图的两圆相切处增加一个圆，可以消除逻辑冒险。但该法对于计数器型产生的毛刺是无法消除的。 (2)取样法 由于冒险出现在变量发生变化的时刻，如果待信号稳定之后加入取样脉冲，那么就只有在取样脉冲作用期间输出的信号才能有效。这样可以避免产生的毛刺影响输出波形。 (3)吸收法 增加输出滤波，在输出端接上小电容C可以滤除毛刺。但输出波形的前后沿将变坏，在对波形要求较严格时，应再加整形电路，该方法不宜在中间级使用。 (4)延迟办法 因为毛刺最终是由于延迟造成的，所以可以找出产生延迟的支路。对于相对延迟小的支路，加上毛刺宽度的延迟可以消除毛刺。但有时随着负载增加，毛刺会继续出现，因而这种方法也是有局限性的。而且采用延迟线的方法产生延迟更会由于环境温度的变化而使系统变不可靠。 (5)锁存办法 当计数器的输出进行相"与"或相"或"时会产生毛刺。随着计数器位数的增加，毛刺的数量和毛刺的种类也会越来越复杂。毛刺在计数器电路输出中的仿真结果如图4所示，从图中可发现有毛刺出现。此时，可通过在输出端加D触发器加以消除。。 数据中的毛刺被明显消除。当FPGA输出有系统内其它部分的边沿或电平敏感信号时，应在输出端寄存那些对险象敏感的组合输出。对于异步输入，可通过增加输入寄存器确保满足状态机所要求的建立和保持时间。对于一般情况下产生的毛刺，可以尝试用D触发器来消除。但用D触发器消除时，有时会影响到时序，需要考虑很多问题。所以要仔细地分析毛刺产生的来源和毛刺的性质，采用修改电路或其它办法来彻底消除。

什么是数字信号处理

什么是数字信号处理？有哪些应用？ 利用数字计算机或专用数字硬件、对数字信号所进行的一切变换或按预定规则所进行的一切加工处理运算。 例如：滤波、检测、参数提取、频谱分析等。 对于DSP:狭义理解可为Digital Signal Processor 数字信号处理器。广义理解可为Digital Signal Processing 译为数字信号处理技术。在此我们讨论的DSP的概念是指广义的理解。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 信号处理的实质是对信号进行变换。 信号处理的目的是获取信号中包含的有用信息，并用更直观的方式进行表达。 DSP的应用几乎遍及电子学每一个领域。 ▲通用数字信号处理器：自适应滤波，卷积，相关，数字滤波，FFT, 希尔伯特变换，波形生成，窗函数等等。 ▲语音信号处理：语音增强、识别、合成、编码、信箱等，文字/语音转换 ▲图形/图像处理：三维动画，图象鉴别/增强/压缩/传输，机器人视觉等等图 ▲特殊应用数字信号处理：振动和噪声分析与处理，声纳和雷达信号处理， 通信信号处理, 地震信号分析与处理，汽车安全及全球定位，生物医学工程等等。 在医疗、军事、汽车等行业，以及通信市场、消费类电子产品等中具有广阔的市场前景。 数字信号处理系统的基本组成：前置预滤波器（PrF）、a/d变换器(ADC)、数字信号处理器(DSP)、d/a变换器(DAC)、模拟滤波器(PoF) 数字信号处理特点: 1.大量的实时计算（FIR IIR FFT）， 2.数据具有高度重复（乘积和操作在滤波、卷积和FFT中等常见） 数字信号处理技术的意义、内容 数字信号处理技术是指数字信号处理理论的应用实现技术，它以数字信号处理理论、硬件技术、软件技术为基础和组成，研究数字信号处理算法及其实现方法。 意义： 在21世纪，数字信号处理是影响科学和工程最强大的技术之一 它是科研人员和工程师必须掌握的一门技巧 DSP芯片及其特点 ▲采用哈佛结构体系：独立的程序和数据总线，一个机器周期可同时进行程序读出和数据存取。对应的：冯·诺依曼结构。 ▲采用流水线技术： ▲硬件乘法器：具有硬件连线的高速“与或”运算器 ▲多处理单元：DSP内部包含多个处理单元。 ▲特殊的DSP指令：指令具有多功能，一条指令完成多个动作；如：倒位序指令等 ▲丰富的外设▲功耗低：一般DSP芯片功耗为0.5～4W。采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W/3.3V、1.6V （电池供电） DSP芯片的类别和使用选择 ▲按特性分：以工作时钟和指令类型为指标分类▲按用途分：通用型、专用型DSP芯片 ▲按数据格式分：定点、浮点各厂家还根据DSP芯片的CPU结构和性能将产品分成若干系列。 TI公司的TMS320系列DSP芯片是目前最有影响、最为成功的数字信号处理器，其产品销量一直处于领先地位，公认为世界DSP霸主。 ?目前市场上的DSP芯片有： ?美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列占有90%

信号分析与处理

信号分析与处理 第一章绪论：测试信号分析与处理的主要内容、应用；信号的分类，信号分析与信号处理、测试信号的描述，信号与系统。 测试技术的目的是信息获取、处理和利用。 测试过程是针对被测对象的特点，利用相应传感器，将被测物理量转变为电信号，然后，按一定的目的对信号进行分析和处理，从而探明被测对象内在规律的过程。 信号分析与处理是测试技术的重要研究内容。 信号分析与处理技术可以分成模拟信号分析与处理和数字信号分析与处理技术。 一切物体运动和状态的变化，都是一种信号，传递不同的信息。 信号常常表示为时间的函数，函数表示和图形表示信号。 信号是信息的载体，但信号不是信息，只有对信号进行分析和处理后，才能从信号中提取信息。 信号可以分为确定信号与随机信号；周期信号与非周期信号；连续时间信号与离散时间信号；能量信号与功率信号；奇异信号； 周期信号无穷的含义，连续信号、模拟信号、量化信号，抽样信号、数字信号 在频域里进行信号的频谱分析是信号分析中一种最基本的方法：将频率作为信号的自变量，在频域里进行信号的频谱分析； 信号分析是研究信号本身的特征，信号处理是对信号进行某种运算。 信号处理包括时域处理和频域处理。时域处理中最典型的是波形分析，滤波是信号分析中的重要研究内容； 测试信号是指被测对象的运动或状态信息，表示测试信号可以用数学表达式、图形、图表等进行描述。 常用基本信号（函数）复指数信号、抽样函数、单位阶跃函数单位、冲激函数（抽样特性和偶函数）离散序列用图形、数列表示，常见序列单位抽样序列、单位阶跃序列、斜变序列、正弦序列、复指数序列。 系统是指由一些相互联系、相互制约的事物组成的具有某种功能的整体。被测系统和测试系统统称为系统。输入信号和输出信号统称为测试信号。系统分为连续时间系统和离散时间系统。

【CN109995333A】激励信号触发下功放过冲抑制效率提升方法、电路及功放【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910243472.2 (22)申请日 2019.03.28 (71)申请人 西北核技术研究所 地址 710024 陕西省西安市灞桥区平峪路 28号 (72)发明人 方文饶　黄文华　王璐璐　付超　 邵浩　李平　章勇华　杨志强　 巴涛　 (74)专利代理机构 西安智邦专利商标代理有限 公司 61211 代理人 汪海艳 (51)Int.Cl. H03F 1/30(2006.01) H03F 3/24(2006.01) (54)发明名称 激励信号触发下功放过冲抑制效率提升方 法、电路及功放 (57)摘要 本发明属于固态微波功率放大器领域，涉及 一种激励信号触发下功放过冲抑制效率提升方 法、电路及功放，旨在解决功率放大器稳定度低 或者效率低的问题，本发明脉冲功率放大器在微 波激励信号前面部分工作在高效率的B类，在激 励信号的下降沿到达前通过栅压控制电路调整 栅极偏置电压，改变功率放大器工作类别，将栅 极偏置电压调整到A类，从而使功率放大器在激 励信号下降沿瞬间工作在A类，使微波激励信号 关闭瞬间漏极电压不产生过冲。权利要求书2页 说明书8页 附图4页CN 109995333 A 2019.07.09 C N 109995333 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109995333 A 1.激励信号触发下功放过冲抑制效率提升方法，其特征在于，包括以下步骤： 1】t0时刻前： 射频信号源未产生输出信号，控制栅压控制电路给脉冲功率放大器提供B类工作点偏置电压V gb；脉冲功率放大器不工作； 2】t0时刻： 射频信号源产生输出信号； 射频信号源输出信号经过耦合检波后，产生包络检波信号； 检测包络检波信号上升沿，产生触发信号，触发漏压控制电路给脉冲功率放大器漏极提供漏极偏置电压； 射频信号源输出信号送入延迟电路，经延迟电路进行延迟，延迟时长为τ； 栅压控制电路继续给脉冲功率放大器提供B类工作点偏置电压V gb； 3】t0时刻至t1时刻之间： 脉冲功率放大器漏极偏置电压从0V逐渐上升到所需的漏极偏置电压； 栅压控制电路继续给脉冲功率放大器提供B类工作点偏置电压V gb； 4】t1时刻： 脉冲功率放大器漏极偏置电压已经稳定为所需的漏极偏置电压； 经过延迟电路延迟τ的射频信号源输出信号到达脉冲功率放大器输入端，成为脉冲功率放大器输入信号，脉冲功率放大器开始工作，并产生脉冲功率放大器输出信号； 栅压控制电路继续给脉冲功率放大器提供B类工作点偏置电压V gb； 5】t1时刻至tc时刻之间： 脉冲功率放大器工作在B类； 6】tc时刻： 检测到包络检波信号的下降沿； 给栅压控制电路提供触发信号，触发栅压控制电路开始调整栅极偏置电压； 下降沿触发信号传输到延时电路进行延时，延时时长为τ； 7】tc时刻至t2时刻之间： 脉冲功率放大器工作状态由B类逐渐转化为A类，此时处于AB类工作状态； 8】t2时刻： 栅极偏置电压已经变化为A类工作点偏置电压V ga； 经过延迟电路延迟τ的射频信号源输出信号下降沿到达脉冲功率放大器输入端； 经过延时电路延时τ的下降沿触发信号到达漏压控制电路，漏压控制电路停止给脉冲功率放大器漏极提供漏极偏置电压； 脉冲功率放大器停止工作； 9】t2时刻至t3时刻之间： 脉冲功率放大器偏置在A类； 脉冲功率放大器的漏极偏置电压逐渐降到0V； 10】t3时刻： 脉冲功率放大器的漏极偏置电压降到0V； 栅压控制电路恢复给脉冲功率放大器提供B类工作点偏置电压V gb。 2

干扰的消除方法

(1)利用屏蔽技术减少电磁干扰。为有效的抑制电磁波的辐射和传导及高次谐波引发的噪声电流，在用变频器驱动的电梯电动机电缆必须采用屏蔽电缆，屏蔽层的电导至少为每相导线芯的电导线的1/10，且屏蔽层应可靠接地。控制电缆最好使用屏蔽电缆；模拟信号的传输线应使用双屏蔽的双绞线；不同的模拟信号线应该独立走线，有各自的屏蔽层。以减少线间的耦合，不要把不同的模拟信号置于同一公共返回线内；低压数字信号线最好使用双屏蔽的双绞线，也可以使用单屏蔽的双绞线。模拟信号和数字信号的传输电缆，应该分别屏蔽和走线应使用短。 (2)利用接地技术消除电磁干扰。要确保电梯控制柜中的所有设备接地良好，而粗的接地线．连接到电源进线接地点(PE)或接地母排上。特别重要的是，连接到变频器的任何电子控制设备都要与其共地，共地时也应使用短和粗的导线。同时电机电缆的地线应直接接地或连接到变频器的接地端子(PE)。上述接地电阻值应符合相关标准要求。 (3)利用布线技术改善电磁干扰。电动机电缆应独立于其它电缆走线，同时应避免电机电缆与其它电缆长距离平行走线，以减少变频器输出电压快速变化而产生的电磁干扰；控制电缆和电源电缆交叉时，应尽可能使它们按90°角交叉，同时必须用合适的线夹将电机电缆和控制电缆的屏蔽层固定到安装板上。 (4)利用滤波技术降低电磁干扰。利用进线电抗器用于降低由变频器产生的谐波，同时也可用于增加电源阻抗，并帮助吸收附近设备投入工作时产生的浪涌电压和主电源的尖峰电压。进线电抗器串接在电源和变频器功率输入端之间。当对主电源电网的情况不了解时，最好加进线电抗器。在上述电路中还可以使用低通频滤波器(FIR 下同)，FIR 滤波器应串接在进线电抗器和变频器之间。对噪声敏感的环境中运行的电梯变频器，采用FIR 滤波器可以有效减小来自变频器传导中的辐射干扰。 (5)照明线干扰、电机反馈的干扰过大、系统电源线受干扰的现场，通过以上各种接地无法消除通讯干扰，可以使用磁环对干扰进行抑制，按以下方法顺序进行增加磁环，通讯恢复正常为止：1、如照明的两根电源线同时断开如通讯恢复正常，请在控制柜下照明的两线上增加一磁环，缠绕3 圈（孔径20到30，厚10，长20左右的磁环）。如断开照明线并无效果说明照明线并不干扰通讯，不作处理。2、在通讯线C+、C-上从主板出线处增加一磁环，缠绕一圈。注意只能缠绕一圈，多缠后轿厢通讯显示会变好但轿厢传来的有效信号大部分滤掉，造成轿厢内选登记不上。3、在主板输出给轿厢、呼梯的24V电源和0V地线上增加一磁环缠绕2到3圈。4、在运行接触器与电机之间三相线各加一磁环缠绕一圈。经过以上方法增加磁环后能处理现场的电源、电机、照明干扰。 (6) 磁环材料的选择: 根据干扰信号的频率特点可以选用镍锌铁氧体或锰锌铁氧体，以选用镍锌铁氧体或锰锌铁氧体，前者的高频特性优于后者。前者的高频特性优于后者。锰锌铁氧体的磁导率在几千---上万，而镍锌铁氧体为几百---上千。铁氧体的磁导率的磁导率越高，其低频时的阻抗越大，高频时的阻抗越小。阻抗越大，高频时的阻抗越小。所以，在抑制高频干扰时，宜选用镍锌铁氧体；用镍锌铁氧体；反之则用锰锌铁氧体。或在同一束

信号分析方法总结

信号分析方法总结 随机信号：不能用明确的数学表达式来表示，它反映的通常是一个随机过程，只能用概率和统计的方法来描述。 随机现象的单个时间历程称为样本函数。随机现象可能产生的全部样本函数的集合，称为随机过程 振动信号的时域分析方法 时间历程 描述信号随着时间的变化情况。 平均值 ∑=- = N i i x N x 1 1 均方值用来描述信号的平均能量或平均功率 ∑=-= N i i x N x 1 22 1 均方根值（RMS ）为均方值的正平方根。是信号幅度最恰当的量度 方差表示信号偏离其均值的程度，是描述数据的动态分量∑=---=N i i x x x N 1 22 )(11σ 斜度α反映随机信号的幅值概率密度函数对于纵坐标的不对称性∑== N i i N x 1 3 1 α 峭度β对大幅值非常敏感。当其概率增加时，β值将迅速增大，有利于探测奇异振动信号 ∑== N i i N x 1 14β 信号的预处理： 1 预滤波 2 零均值化：消除数据中的直流分量 )()()(^n x n x n x - -=。 3 错点剔除：以标准差为基础的野点剔除法 4 消除趋势项

相关分析 1 自相关分析a=xcorr(x) 自相关函数描述一个时刻的信号与另一时刻信号之间的相互关系 工程上利用自相关函数检查混杂在随机噪声中有无周期性信号 2 互相关函数a=xcorr(x,y) 利用互相关函数所提供的延迟信号，可以研究信号传递通道和振源情况，也可以检测隐藏在外界噪声中的信号 振动信号的频域分析方法 1 自功率谱密度函数（自谱） 自功率谱描述了信号的频率结构，反映了振动能量在各个频率上的分布情况，因此在工程上应用十分广泛 2 互功率谱密度函数（互谱） 互谱不像自谱那样具有比较明显的物理意义，但它在频率域描述两个随机过程的相关性是有意义的。 3 频响函数 它是被测系统的动力特性在频域内的表现形式 4 相干函数 表示整个频段内响应和激励之间的相关性)(2 f yx γ=0表示不相干，)(2 f yx γ=1完全相干，即响应完全由激励引起，干扰为零。相干函数可以用来检验频响函数和互谱的测量精度和置信水平，也可以用来识别噪声的声源和非线性程度。一般认为相干值大于0.8时，频响函数的估计结果比较准确可靠。