雷达回波信号在接收过程中受到复杂噪声干扰,严重影响了目标检测的准确性,文中提出多级奇异值分解(multi-stage singular value decomposition,MS-SVD)和Savitzky-Golay(SG)的降噪方法,利用奇异谱分解的主成分分析特性,将代表噪声的奇...雷达回波信号在接收过程中受到复杂噪声干扰,严重影响了目标检测的准确性,文中提出多级奇异值分解(multi-stage singular value decomposition,MS-SVD)和Savitzky-Golay(SG)的降噪方法,利用奇异谱分解的主成分分析特性,将代表噪声的奇异值逐级删减,对雷达信号的主分量进行重构,克服奇异值难以有效选取的难题,减少信号失真,再经SG平滑滤波处理,将局部强干扰剔除,实现雷达信号的提取.实验结果表明:该方法在各种信噪比条件下,能够有效地将雷达信号提取出来,在提高信号信噪比的同时,减少原始信号失真.展开更多
为降低混沌信号中常见的白噪声及脉冲噪声,提出了改进的小波阈值降噪与S-G(Savitzky-Golay)滤波相结合的方法。小波基函数和分解层数对降噪效果有着重要影响,为取得更好的降噪效果,采用逐层确定最优基小波和分解层数自适应确定方法,并...为降低混沌信号中常见的白噪声及脉冲噪声,提出了改进的小波阈值降噪与S-G(Savitzky-Golay)滤波相结合的方法。小波基函数和分解层数对降噪效果有着重要影响,为取得更好的降噪效果,采用逐层确定最优基小波和分解层数自适应确定方法,并给出了各层阈值的选取方法,最后将改进的加权法应用于S-G小波去噪方法以恢复高频分量中部分有用信号。利用该方法对Lorenz混沌时间序列及实测机械式混沌振动信号进行了去噪研究,结果表明所提方法能将混沌信号信噪比提高近1 d B,自相关函数值提高0.01,是一种有效的混沌信号降噪新方法。展开更多
文摘雷达回波信号在接收过程中受到复杂噪声干扰,严重影响了目标检测的准确性,文中提出多级奇异值分解(multi-stage singular value decomposition,MS-SVD)和Savitzky-Golay(SG)的降噪方法,利用奇异谱分解的主成分分析特性,将代表噪声的奇异值逐级删减,对雷达信号的主分量进行重构,克服奇异值难以有效选取的难题,减少信号失真,再经SG平滑滤波处理,将局部强干扰剔除,实现雷达信号的提取.实验结果表明:该方法在各种信噪比条件下,能够有效地将雷达信号提取出来,在提高信号信噪比的同时,减少原始信号失真.
文摘为降低混沌信号中常见的白噪声及脉冲噪声,提出了改进的小波阈值降噪与S-G(Savitzky-Golay)滤波相结合的方法。小波基函数和分解层数对降噪效果有着重要影响,为取得更好的降噪效果,采用逐层确定最优基小波和分解层数自适应确定方法,并给出了各层阈值的选取方法,最后将改进的加权法应用于S-G小波去噪方法以恢复高频分量中部分有用信号。利用该方法对Lorenz混沌时间序列及实测机械式混沌振动信号进行了去噪研究,结果表明所提方法能将混沌信号信噪比提高近1 d B,自相关函数值提高0.01,是一种有效的混沌信号降噪新方法。
