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雷达低信噪比回波信号自适应识别方法: 1; 作者杨浩何丰 +1 位作者张帆许绘香《激光与红外》北大核心 2025年第2期209-214,共6页; 信噪条件会影响激光雷达低信噪比回波信号在时域上的相关性,导致信号识别结果准确性下降,对此,提出一种激光雷达低信噪比回波信号自适应识别方法。在低信噪比环境下,利用独立分量分析模型对低信噪比回波信号展开独立分量分析,分离出源... 展开更多; 关键词激光雷达低信噪比回波信号自适应识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减被引量：5: 2; 作者郑升马海涛李月《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4020-4027,共8页; 随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shear... 展开更多; 关键词低信噪比地震信号随机噪声压制 SHEARLET变换递归循环平移自适应阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于弱化与增强网络的雷达信号识别: 3; 作者施力泉张红梅《电讯技术》北大核心 2024年第11期1844-1849,共6页; 针对传统方法在低信噪比情况下雷达信号特征提取困难、识别准确率较低的问题,提出了一种基于时频分析和深度学习的雷达信号识别方法。首先利用Choi-Williams分布将时域信号转换成时频图像,然后将时频图像作为网络的输入,通过弱化与增强... 展开更多; 关键词雷达信号识别低信噪比信号时频分析深度学习弱化与增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

舰船混沌信号的奇异系统分析研究被引量：2: 4; 作者李亚安徐德民张效民《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期102-105,共4页; 利用奇异系统分析方法研究了低信噪比混沌信号的相空间重构。通过对不同信噪比洛伦兹信号以及四类目标舰船信号进行重构 ,表明该方法比传统的延迟坐标法具有更大的优越性。通过计算状态轨迹的L2 范数 ,对混沌信号的奇异谱进行了定量描述。; 关键词奇异值分解相空间重构低信噪比混沌信号水声信号水声探测声纳; 在线阅读下载PDF 职称材料

丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换被引量：13: 5; 作者董新桐马海涛李月《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4039-4046,共8页; 随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声... 展开更多; 关键词低信噪比地震信号随机噪声压制 SHEARLET变换高阶加权阈值函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

希尔伯特-黄变换联合分析法在桥梁健康监测模态参数识别中的应用被引量：8: 6; 作者程辉李振东《世界桥梁》北大核心 2010年第4期54-57,67,共5页; 采用希尔伯特-黄变换方法对桥梁原始振动信号进行分析处理,由于原始信号中信噪比不同,导致在经验模态分解过程中出现模态混叠现象,增加了桥梁模态参数识别难度。结合北京立水西桥健康监测系统振动分析实例,通过将带通滤波与希尔伯特-黄... 展开更多; 关键词希尔伯特黄变换方法联合分析法桥梁健康监测模态参数识别 Health Monitoring Modal Parameters Identification of Method of Analysis 振动信号桥梁振动模态混叠经验模态分解过程信号信噪比频率健康监测系统振动时间振动分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于物理干扰模型的WSN拓扑控制算法被引量：5: 7; 作者李玉民禹继国万胜利《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期89-93,共5页; 拓扑控制是无线传感器网络研究中的重要问题。现有的大多数关于拓扑控制的工作集中于如何降低能耗，但是没有考虑干扰带来的影响。针对网络容量的最大化问题，提出一种在信号干扰信噪比模型下的拓扑控制算法PLTCA。该算法无需任何节点... 展开更多; 关键词无线自组网信号干扰信噪比无线传感器网络拓扑控制能量损耗连通性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Dropout-多尺度空洞卷积神经网络的轴承故障诊断被引量：5: 8; 作者陈伟王复淞 +2 位作者郭婧黄博昊白艺硕《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第5期644-654,共11页; 为了提高故障诊断模型对故障轴承低信噪比信号的特征提取能力,使模型在强噪声环境下仍能发挥作用,提出了一种基于Dropout-多尺度空洞卷积神经网络(D-MDCNN)的滚动轴承故障诊断模型。首先,通过Dropout数据预处理,对训练数据进行“损坏”... 展开更多; 关键词强噪声环境低信噪比信号滚动轴承故障诊断故障特征提取 Dropout-多尺度空洞卷积神经网络损坏训练数据抗噪声能力; 在线阅读下载PDF 职称材料

光纤参数测试: 9; 《中国光学》 EI CAS 2008年第3期55-55,共1页; 关键词光纤浓度测量解调方法参数测试离子数字解调低信噪比信号互相关检测信息科学光学技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名雷达低信噪比回波信号自适应识别方法: 1; 作者杨浩何丰张帆许绘香; 机构郑州工程技术学院信息工程学院重庆邮电大学光电工程学院; 出处《激光与红外》北大核心 2025年第2期209-214,共6页; 基金河南省科技攻关项目(No.232102210046) 河南省本科高校虚拟教研室立项建设项目(No.2022394) +1 种基金河南省本科高校第二批省级重点现代产业学院拟立项建设项目(No.2023280)资助。; 文摘信噪条件会影响激光雷达低信噪比回波信号在时域上的相关性,导致信号识别结果准确性下降,对此,提出一种激光雷达低信噪比回波信号自适应识别方法。在低信噪比环境下,利用独立分量分析模型对低信噪比回波信号展开独立分量分析,分离出源回波信号和干扰信号,得到干扰抑制后的回波信号。采用短时傅里叶变换获取回波信号的时频谱图,通过时频谱图对改进SSD网络模型展开训练,以实现低信噪比回波信号自适应识别。仿真分析表明,所提方法在低信噪比回波信号自适应识别领域是可行性且有效性,能够有效提升激光雷达回波信号的可靠性。; 关键词激光雷达低信噪比回波信号自适应识别; Keywords LiDAR low signal-to-noise ratio echo signal adaptive recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减被引量：5: 2; 作者郑升马海涛李月; 机构吉林大学信息工程系; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4020-4027,共8页; 基金国家高技术研究发展“863”计划重大项目“深部矿产资源探测技术“第05号课题(2014AA06A605)” 国家自然科学基金项目(41574096)联合资助; 文摘随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shearlet变换去噪算法(Recursive Cycle Spinning Shearlet Transform,RCSST).首次将递归循环平移与Shearlet变换相结合,利用Shearlet变换的多尺度多方向特性对平移后的地震资料进行分解变换,之后,我们又提出了一种全新的自适应阈值,避免了信号系数被过度扼杀,同时也保护了有效信号.实验表明基于自适应阈值的RCSST算法克服了传统Shearlet变换去噪算法在低信噪比下易出现假轴的弊端并且能够有效地保护信号的幅度.在处理较低信噪比的模拟和实际云南山地地区地震资料的过程中,本文方法能够较好的压制随机噪声和保护有效信号.; 关键词低信噪比地震信号随机噪声压制 SHEARLET变换递归循环平移自适应阈值; Keywords Low SNR seismic signals Random noise suppression Shearlettransform Recursive cycle spinning Adaptive threshold; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于弱化与增强网络的雷达信号识别: 3; 作者施力泉张红梅; 机构桂林电子科技大学信息与通信学院认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室; 出处《电讯技术》北大核心 2024年第11期1844-1849,共6页; 基金广西自然科学基金重点项目(2020GXNSFDA238001) 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室(桂林电子技术大学)基金(GXKL0600104) 认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室(桂林电子科技大学)基金(CRKL200101)。; 文摘针对传统方法在低信噪比情况下雷达信号特征提取困难、识别准确率较低的问题,提出了一种基于时频分析和深度学习的雷达信号识别方法。首先利用Choi-Williams分布将时域信号转换成时频图像,然后将时频图像作为网络的输入,通过弱化与增强残差块来实现对时频图像中噪声信息的弱化以及不同特征形态间差异性的增强,最终实现分类识别。实验结果表明,在信噪比为-10 dB情况下平均识别准确率仍能达到94.5%以上。; 关键词雷达信号识别低信噪比信号时频分析深度学习弱化与增强; Keywords radar signal recognition low signal-to-noise ratio signal time-frequency analysis deep learning weakening and strengthening; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名舰船混沌信号的奇异系统分析研究被引量：2: 4; 作者李亚安徐德民张效民; 机构西北工业大学航海工程学院; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期102-105,共4页; 基金国防科技预研基金资助项目 (2 0 0 0J5 .3 .2HK0 3 0 7); 文摘利用奇异系统分析方法研究了低信噪比混沌信号的相空间重构。通过对不同信噪比洛伦兹信号以及四类目标舰船信号进行重构 ,表明该方法比传统的延迟坐标法具有更大的优越性。通过计算状态轨迹的L2 范数 ,对混沌信号的奇异谱进行了定量描述。; 关键词奇异值分解相空间重构低信噪比混沌信号水声信号水声探测声纳; Keywords chaos, singular value decomposition, state space reconstruction; 分类号 TB566 [交通运输工程—水声工程] U666.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换被引量：13: 5; 作者董新桐马海涛李月; 机构吉林大学信息工程系; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4039-4046,共8页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)重大项目“深部矿产资源探测技术”第5课题(2014AA06A605) 国家自然科学基金项目(41574096)联合资助; 文摘随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声的压制.但是传统的Shearlet变换去噪方法采用的是硬阈值,在抑制随机噪声的同时也消除了很多有效信号,使得去噪之后的地震资料出现虚假的同相轴,为了解决这一问题我们提出高阶加权阈值函数.高阶加权阈值函数不但整体上连续性较好,而且克服了硬阈值函数存在剧烈的变化的缺点以及软阈值在处理较大Shearlet系数总存在恒定偏差的问题,同时保留了传统的软硬阈值函数的优点.实验结果表明这种基于高阶加权阈值函数的Shearlet变换去噪的方法,可以有效的消除模拟地震信号和实际丘陵地带地震信号中的随机噪声,同时很好的保留有效信号的幅度.; 关键词低信噪比地震信号随机噪声压制 SHEARLET变换高阶加权阈值函数; Keywords Low SNR seismic signals Random noise suppression Shearlettransform High order weighted threshold function; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名希尔伯特-黄变换联合分析法在桥梁健康监测模态参数识别中的应用被引量：8: 6; 作者程辉李振东; 机构中铁大桥局集团桥科院有限公司桥梁结构安全与健康湖北省重点实验室北京轨道交通建设管理有限公司; 出处《世界桥梁》北大核心 2010年第4期54-57,67,共5页; 文摘采用希尔伯特-黄变换方法对桥梁原始振动信号进行分析处理,由于原始信号中信噪比不同,导致在经验模态分解过程中出现模态混叠现象,增加了桥梁模态参数识别难度。结合北京立水西桥健康监测系统振动分析实例,通过将带通滤波与希尔伯特-黄变换相结合的方法,提高桥梁振动信号信噪比,消除在经验模态分解过程中的模态混叠现象,并获得信号的时间～频率局部信息,最后通过绘制桥梁振动时间～频率～振幅曲线,识别桥梁阻尼与频率,并将识别成果与荷载试验结果做对比,其误差在合理范围之内。; 关键词希尔伯特黄变换方法联合分析法桥梁健康监测模态参数识别 Health Monitoring Modal Parameters Identification of Method of Analysis 振动信号桥梁振动模态混叠经验模态分解过程信号信噪比频率健康监测系统振动时间振动分析; Keywords bridge vibration Hilbert-Huang Transform health monitoring modal parameter damping ratio frequency; 分类号 U446 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于物理干扰模型的WSN拓扑控制算法被引量：5: 7; 作者李玉民禹继国万胜利; 机构曲阜师范大学计算机科学学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期89-93,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(11101243) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FM023 +2 种基金 ZR2012FQ011) J12LN06); 文摘拓扑控制是无线传感器网络研究中的重要问题。现有的大多数关于拓扑控制的工作集中于如何降低能耗，但是没有考虑干扰带来的影响。针对网络容量的最大化问题，提出一种在信号干扰信噪比模型下的拓扑控制算法PLTCA。该算法无需任何节点的位置信息，通过计算3跳以内的前向和后向列表来构建拓扑。在PLTCA算法中，采用功率控制技术，节点通过改变发射功率或者发射方向选择自己的邻居节点，从而控制网络拓扑结构。通过理论分析对算法的连通性进行论证。仿真结果表明，PLTCA算法在保证网络连通性的基础上，减少了网络总体的能量损耗，与MaxSR算法相比，节点的平均链路能量损耗减少10%~20%。; 关键词无线自组网信号干扰信噪比无线传感器网络拓扑控制能量损耗连通性; Keywords Ad hoc network Signal to Interference plus Noise Ratio（SINR） Wireless Sensor Network（WSN） topology control energyloss connectivity; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Dropout-多尺度空洞卷积神经网络的轴承故障诊断被引量：5: 8; 作者陈伟王复淞郭婧黄博昊白艺硕; 机构中煤信息技术(北京)有限公司中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第5期644-654,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(52074305)。; 文摘为了提高故障诊断模型对故障轴承低信噪比信号的特征提取能力,使模型在强噪声环境下仍能发挥作用,提出了一种基于Dropout-多尺度空洞卷积神经网络(D-MDCNN)的滚动轴承故障诊断模型。首先,通过Dropout数据预处理,对训练数据进行“损坏”,强迫模型仅依靠少量特征便可进行故障诊断,以提高模型的抗噪声能力;然后,使用不同扩张率的空洞卷积扩充了多尺度信息,并利用CNN模块来完成对特征的提取与故障诊断;同时,在模型中加入批量归一化处理操作,用来加快模型训练的收敛速度,提高了模型的性能;最后,利用美国凯斯西储大学轴承数据集和东南大学齿轮箱数据集对基于D-MDCNN的模型进行了实验验证,并将实验结果与采用其他深度学习模型所得的实验结果进行了对比分析。实验结果表明:在无噪声至4dB的噪声环境下,D-MDCNN在西储大学和东南大学两个数据集上均可取得99%的诊断准确率;相比于其他同类模型,基于D-MDCNN的模型具有更高的诊断准确率和抗噪声能力。研究结果表明:基于D-MDCNN的模型是一种有效的轴承故障诊断模型。; 关键词强噪声环境低信噪比信号滚动轴承故障诊断故障特征提取 Dropout-多尺度空洞卷积神经网络损坏训练数据抗噪声能力; Keywords strong noise environment low signal-to-noise ratio signal fault diagnosis of rolling bearing fault feature extraction Dropout-multi-scale dilated convolutional neural networks(D-MDCNN) damage the training data anti-noise ability; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名光纤参数测试: 9; 出处《中国光学》 EI CAS 2008年第3期55-55,共1页; 关键词光纤浓度测量解调方法参数测试离子数字解调低信噪比信号互相关检测信息科学光学技术; 分类号 TN253 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	雷达低信噪比回波信号自适应识别方法	杨浩何丰张帆许绘香	《激光与红外》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减	郑升马海涛李月	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于弱化与增强网络的雷达信号识别	施力泉张红梅	《电讯技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	舰船混沌信号的奇异系统分析研究	李亚安徐德民张效民	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换	董新桐马海涛李月	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
6	希尔伯特-黄变换联合分析法在桥梁健康监测模态参数识别中的应用	程辉李振东	《世界桥梁》北大核心	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于物理干扰模型的WSN拓扑控制算法	李玉民禹继国万胜利	《计算机工程》 CAS CSCD	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于Dropout-多尺度空洞卷积神经网络的轴承故障诊断	陈伟王复淞郭婧黄博昊白艺硕	《机电工程》 CAS 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
9	光纤参数测试		《中国光学》 EI CAS	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料