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噪聲模型

  • 摘 要:根據HFC網絡上行信道的特性,建立了信道模型 分析了上行信道中存在的各種噪聲對QPSK 調制技術的影響。結果表明在C /N (傳輸信道載噪比)較低的情況下,采用QPSK調制方式,可以提高系

    摘 要:根據HFC網絡上行信道的特性,建立了信道模型 分析了上行信道中存在的各種噪聲對QPSK 調制技術的影響。結果表明在C /N (傳輸信道載噪比)較低的情況下,采用QPSK調制方式,可以提高系 統的抗干擾能力。 關鍵詞: QPSK 光纖同軸電纜混合網 上行信道 噪聲

    標簽: QPSK 信道 HFC 上行

    上傳時間: 2017-06-15

    上傳用戶:hn891122

  • 基于小波域隱馬爾可夫模型的圖像降噪

    基于小波域隱馬爾可夫模型的圖像降噪,性能最好的圖像降噪程序。

    標簽: 小波域 圖像降噪 馬爾可夫模型

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:電子世界

  • 小波域去噪模型

    小波域去噪模型,試驗證明其去噪效果非常好且計算量小容易實現

    標簽: 小波域 去噪 模型

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:zhuyibin

  • 小波hmt模型去噪

    基于四元數小波變換的隱馬爾可夫樹模型(Q-HMT),并應用于圖像去噪,圖像去噪效果在峰值信噪比以及視覺效果上均優于經典的去噪方法。

    標簽: hmt 模型 去噪

    上傳時間: 2016-07-01

    上傳用戶:zcwl

  • 開關磁阻電機的減振降噪和低轉矩脈動研究.rar

    開關磁阻電機(SR電機)驅動系統(SRD)是一種先進的機電一體化裝置,但是其較大的振動噪聲和轉矩脈動問題制約了SRD的廣泛應用。本文以減小SR電機振動噪聲和轉矩脈動為主題展開理論分析和實驗研究。主要內容有:由于徑向力引起的定子徑向振動是SR電機噪聲的主要根源,因此徑向力的分析和計算是研究SR電機振動噪聲的基礎。本文利用磁通管法推導出徑向力的解析表達式,定性分析了徑向力與電機結構參數等之間的關系。根據虛位移原理,推導出基于矢量磁勢的電磁力計算公式。該計算方法求解電磁力時只需進行一次磁場計算,不但減小了計算量,同時計算精度較傳統虛位移法高。利用這一計算方法,求出了實驗樣機的轉矩及徑向力的精確數值解。針對在SRD性能仿真時,傳統的非線性插值不但耗時,而且對有限元計算數據量要求高的問題,本文利用人工神經網絡強大的非線性模型辨識能力,成功進行了SR電機磁鏈反演和轉矩計算的模型訓練,最后建立了基于人工神經網絡的SR電機精確解析數學模型。因為SR電機本體結構形式的選擇問題與振動噪聲大小有著密切的關系。本文從噪聲輻射和振動幅值角度探討了SR電機主要尺寸的確定;接著從對稱性、力波階數等角度研究了SR電機相數及繞組連接方式、極數、并聯支路數的選擇問題。并對一些常用的降低電機機械噪聲的措施和方法進行了綜述。系統振動特性的研究對于減小振動噪聲十分重要。本文從振動系統的運動方程出發,導出了從激振力到振動加速度的傳遞函數和系統的自由振動解;然后利用機電類比法得出了SR電機定子系統的固有頻率以及振動振幅的解析解,定性分析了影響振動振幅的各種因素;最后利用基于能量法的有限元解法,通過建立不同的散熱筋結構形式、高度、根數以及形狀的SR電機三維有限元模型,分析得出了最有利于降噪和散熱的散熱筋結構是高度高、根數多、上窄下寬的梯形截面的周向散熱筋的結論。通過建立不同繞組裝配工藝下的SR電機三維有限元模型,分析得出了加強繞組剛度可以提高系統低階固有頻率的結論。通過比較實驗樣機的模態分析結果和運行實驗結果,證實了模態分析的有效性。仿真是計算SRD系統性能和預估電機振動的有效手段。本文在用MATLAB建立SRD系統的非線性動態仿真模型的基礎上,對SRD系統進行了穩態性能仿真、動態性能仿真以及負載突變仿真。接著利用穩態性能仿真,綜合考慮最大平均轉矩和效率這兩個優化目標,對SR電機的開關角進行了優化。最后結合由磁場有限元計算得到的徑向力數據表和穩態性能仿真,通過非線性插值得到徑向力的波形,然后對徑向力波形進行了頻譜分析,從而找到其主要的諧波分量。在電機設計階段避免徑向力波主要頻譜分量與SR電機定子的固有頻率接近而引起共振是降低SR電機噪聲的首要條件。合適的控制策略對于SR電機減振降噪是必不可少的。本文理論推導出三步換相法的時間參數取值公式。仿真證明本取值公式較原先文獻的結論在阻尼比較小時有更好的減振效果。針對SR電機運行中可能出現多個模態振形被激發出來的情況,利用數值優化法對三步換相法的時間參數進行了優化,使得減振效果整體最佳,所提的數值優化方法對兩步換相法同樣有效。在分析已有的直接瞬時轉矩控制的基礎上,針對其不足之處,提出了轉矩定頻控制取代內滯環的方法、開始重疊區域的轉矩控制方法、最佳開關角度二次優化法和時間參數優化的三步換相法等新的控制方案。動態仿真證明這些方案是切實有效的,達到了預期效果。最后在直接瞬時轉矩控制的每一次轉矩斬波都使用三步換相法,和在相關斷時刻根據實際電平靈活選用兩步或三步換相法以減小電機振動噪聲,并提出了考慮減振要求的開關頻率設計方法,最終形成了一套完整的降低振動噪聲和轉矩脈動控制策略。設計并研制了基于TMS320LF2407DSP的SR電機控制器。根據控制策略要求,選用了不對稱半橋功率電路拓撲結構;出于降低成本以及提高可靠性考慮,采用了MOSFET雙路并聯電路方案。在控制軟件中實現了本文所提出的降低SR電機振動噪聲和轉矩脈動控制策略。本文最后對實驗樣機進行了靜態轉矩的測量實驗,對比轉矩測量值與轉矩有限元計算值,驗證了磁場有限元計算的有效性。然后對實驗樣機進行了空載與負載、電流控制與轉矩控制、低速斬波與高速單波、是否采用兩步或三步換相法等一系列對比運行實驗,對比各種實驗結果,充分證實了本文所提出的降低振動噪聲和轉矩脈動控制策略的有效性。本課題組承擔了國家十·五863計劃電動汽車重大專項:“EQ6110HEV混合動力城市公交車用電機及其控制系統”(2001AA501421)。本文的研究是在該項目的資助下完成,并且本文關于電機本體結構形式、散熱筋結構和機械降噪措施等的結論已在該項目的60kW實驗樣機上得到證實。

    標簽: 開關磁阻電機 降噪

    上傳時間: 2013-07-05

    上傳用戶:13081287919

  • 小波閾值去噪法在MEMS陀螺儀信號降噪中的應用

    · 摘要:  通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯慣導系統后對系統的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統試驗結果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去

    標簽: MEMS 小波閾值 去噪 信號降噪

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:xiehao13

  • 基于映射函數收縮算法的圖像去噪方法

    文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示,提出了利用映射函數來描述圖像的去噪過程,通過求解映射函數和利用映射函數對加噪圖像的小波變換子帶系數進行變換,達到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經過實驗比較,驗證了本文算法的可行性和魯棒性。

    標簽: 映射 函數 圖像去噪 算法

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:許小華

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法,這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系,同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征,基于這種統計模型,文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式,然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數應用于NSCT域,實驗結果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能夠有效地去除圖像的高斯噪聲,提高了圖像的峰值信噪比;并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節信息,從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標簽: NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時間: 2013-10-23

    上傳用戶:thuyenvinh

  • 隱馬爾可夫模型源代碼

    隱馬爾可夫模型源代碼,可用于圖像處理,分類,壓縮,去噪等等。

    標簽: 馬爾可夫模型 源代碼

    上傳時間: 2015-12-06

    上傳用戶:cursor

  • 摘要:基于語音狀態模型的語音增強算法是當前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后

    摘要:基于語音狀態模型的語音增強算法是當前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后,將得到兩個語音模型:時變AR 模型、時變雙AR模型。但是利用這些模型增強語音時,都沒有考慮到語音的清音、濁音區別。為此本文引入了語音清濁音狀態空間模型,這種模型在描述語音方面比時變AR模型、時變雙AR模型要強,而且物理含義明顯 同時在用含噪語音信號預測純凈語音信號時,引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計算復雜性,減小運算量。實驗證明,增強后的語音信號信噪比有一定提高.且優于傳統的LPC模型.

    標簽: LPC 語音 模型 狀態

    上傳時間: 2015-12-25

    上傳用戶:我們的船長

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