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  • [電纜價(jià)格]基于有線網(wǎng)絡(luò)的基于時(shí)域的信號(hào)檢測(cè)與

[電纜價(jià)格]基于有線網(wǎng)絡(luò)的基于時(shí)域的信號(hào)檢測(cè)與

描述:

用于有線網(wǎng)絡(luò)操作的時(shí)域反射信號(hào)檢測(cè)和預(yù)處理技術(shù)的研究小波檢測(cè)用于將反射信號(hào)的奇異點(diǎn)轉(zhuǎn)換為有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域以檢測(cè)和檢測(cè)大大預(yù)先處理錯(cuò)誤。用小波分析的反射波去噪技術(shù),提......

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基于有線網(wǎng)絡(luò)的基于時(shí)域的信號(hào)檢測(cè)與預(yù)處理技術(shù)研究_no.153

  不降低信號(hào)分辨率的情況下降低信號(hào)中的噪聲并提取有用信號(hào)非常重要。于小波分析反射波降噪技術(shù)正確識(shí)別和檢測(cè)有線網(wǎng)絡(luò)時(shí)域反射信號(hào)是確定域內(nèi)反射精度的關(guān)鍵。線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間。反射波分析小波的分析的分析小波去噪原理變換的信號(hào)預(yù)測(cè)分析容量帶:在每一級(jí),信號(hào)的小波分析是等于位于該頻率的波組集中式有線網(wǎng)絡(luò),用于預(yù)處理分析。小波陣列分析模式中的最大值方法用于處理有線網(wǎng)絡(luò)時(shí)間反射信號(hào)時(shí),濾波前的到達(dá)時(shí)間由波段信號(hào)強(qiáng)度的位置決定。行波中分析的頻率,以及行波的傳播速度的中心結(jié)構(gòu)。據(jù)這些參數(shù),由于噪聲總是被引入到預(yù)測(cè)有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間反射信號(hào)的過程中,所以檢測(cè)到的預(yù)測(cè)信號(hào)的小波分析變換值也被重疊值疊加。波分析原始信號(hào)和小波分析變換噪聲值。波分析閾值識(shí)別技術(shù)閾值識(shí)別技術(shù)小波分析技術(shù)原理組合閾值拒絕方法小波分析的主要變換提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)去相關(guān),允許信號(hào)能量集中在小波分析域中的少量大小波分析系數(shù)。是,信號(hào)的小波分析系數(shù)的幅度大于噪聲的小波分析系數(shù)的幅度;因此,閾值分析方法用于保持信號(hào)的小波分析系數(shù),并且噪聲的小波分析系數(shù)減小到零。波分析閾值降噪方法在所有尺度上執(zhí)行小波分析分解,保留所有高分辨率和低分辨率小波分析系數(shù),并允許定義適當(dāng)?shù)拈撝?。度小于小波分析系?shù)。義了所有零,高于閾值的小波的分析系數(shù)要么預(yù)先完全保留,要么縮回,這給出了小波的估計(jì)分析系數(shù)。于小波分析函數(shù)選擇的基本小波分析函數(shù)的識(shí)別將對(duì)有線網(wǎng)絡(luò)的降噪效果產(chǎn)生一定的影響。
  此,降噪的第一步是選擇合適的基本小波分析。有線網(wǎng)絡(luò)選擇最佳的基本小波分析功能,迄今沒有理論標(biāo)準(zhǔn)。般原理是基于基本小波分析函數(shù)的性質(zhì),檢測(cè)信號(hào)的特征和分析的具體要求。

基于有線網(wǎng)絡(luò)的基于時(shí)域的信號(hào)檢測(cè)與預(yù)處理技術(shù)研究_no.87

  
  于信號(hào)波形和所選擇的小波分析基函數(shù)相似,所以信號(hào)中包含的信號(hào)特征接近基本分析函數(shù)的波形。波將被放大,波形包絡(luò)模型通常由高斯近似描述。
  擇的小波分析基礎(chǔ)應(yīng)該是有線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?;虿ㄐ紊嫌芯€網(wǎng)絡(luò)的近似比例。適應(yīng)確定最優(yōu)分解層數(shù)的小波分析算法根據(jù)前面的分析,為了有效地達(dá)到噪聲濾波和高頻信息保存的目的,有必要選擇不進(jìn)行小波分析和確定最佳分解層的適當(dāng)閾值。數(shù)字也是小波分析降噪算法的關(guān)鍵。定小波分析的分解層數(shù)會(huì)帶來以下問題:小波分析的分解層數(shù)與采樣頻率之間存在一些電纜橋連接。同的采樣率將在同一分解層上給出不同的頻率段;在分析信號(hào)時(shí),礦用電纜每個(gè)尺度信號(hào)的小波變換等效于有待預(yù)處理的有線網(wǎng)絡(luò)中心頻率的波群。著分析尺度的變化,中心頻率和分析信號(hào)的頻帶范圍也會(huì)改變。
  前,通常憑經(jīng)驗(yàn)獲得最佳分解層數(shù)[3]的選擇,但獲得的唯一結(jié)果是固定值,并且難以在不同的噪聲環(huán)境中獲得最佳降噪效果。分解層的數(shù)量太大時(shí),會(huì)導(dǎo)致有用信息的丟失,信噪比會(huì)降低,計(jì)算工作量也會(huì)大大增加。分解層的數(shù)量太少時(shí),難以區(qū)分信號(hào)和噪聲。前,確定最優(yōu)分解層的方法主要是通過白噪聲測(cè)試,并且目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造方法來確定使用所述信噪比作為指標(biāo)的最佳分解層,和基于小波分析系數(shù)奇異譜分析確定最佳分解層的方法。出了基于信噪比(SNR)確定最優(yōu)分解層的方法,建立了一種表示最優(yōu)分解尺度的判斷函數(shù),提出了一種小波分析方法。應(yīng)確定算法。波分析分解層數(shù)的自適應(yīng)確定算法在小波分析變換的基礎(chǔ)上,信號(hào)多分辨率分析使用兩組濾波器系數(shù){cs,m}和{ds, m}將預(yù)測(cè)信號(hào)x(t)分解成近似分量。細(xì)節(jié)組件。

基于有線網(wǎng)絡(luò)的基于時(shí)域的信號(hào)檢測(cè)與預(yù)處理技術(shù)研究_no.96

  果采樣頻率為f,k為分解的層數(shù),近似預(yù)測(cè)的信號(hào)分量是頻率[0,F(xiàn) / 2K]過濾器動(dòng)作之后{CS,M}和的分量細(xì)節(jié)部分已過濾。{ds,m}動(dòng)作后的頻率在[f / 2k,f / 2k-1]之間。續(xù)有線網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)信號(hào)的近似分量經(jīng)過小波分析分解,頻率在[0,f / 2k 1]范圍內(nèi)的近似分量和頻率為的詳細(xì)分量。
  [f / 2k 1,f / 2k]的范圍內(nèi)可以獲得。以看出,當(dāng)采樣頻率恒定時(shí),它隨著分解層的數(shù)量而變化,并且分析的預(yù)測(cè)信號(hào)中的頻帶范圍改變。前識(shí)別算法的小波分析小波分析的變換具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)去相關(guān)性,信號(hào)能量可以集中在小規(guī)模小波分析領(lǐng)域大小波分析系數(shù)的數(shù)量,而噪聲分布在小波分析領(lǐng)域。
  線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該有大量的小波小波系數(shù)[2]。小波分析之后,信號(hào)的小波分析系數(shù)的幅度大于噪聲的小波分析系數(shù)的幅度。值方法通過設(shè)置閾值來保留信號(hào)的小波分析系數(shù),并將大多數(shù)噪聲的小波分析系數(shù)降低到零。
  一些情況下,在通過閾值方法去噪之后,保留高能噪聲或干擾脈沖并且小波分析系數(shù)高于定義的閾值,使得難以找到奇點(diǎn)。小波分析轉(zhuǎn)換中。于小波分析變換具有有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域和頻域中的本地信號(hào)特性的特性,因此適合于預(yù)測(cè)反射信號(hào)的波前的到達(dá)時(shí)間。有線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域中反射。論多尺度分析信號(hào)分解小波信號(hào)和白噪聲的分析預(yù)測(cè)電纜網(wǎng)絡(luò)允許以研究信號(hào)的變化和白噪聲的法預(yù)測(cè)不同的理論échelles.Lexplication并且對(duì)有線網(wǎng)絡(luò)報(bào)告的分析進(jìn)一步突出了消除小波分析。
  聲算法簡(jiǎn)單易行。對(duì)小波分析中的最優(yōu)分解層,提出了一種自適應(yīng)確定算法。

基于有線網(wǎng)絡(luò)的基于時(shí)域的信號(hào)檢測(cè)與預(yù)處理技術(shù)研究_no.51

  算法可以自適應(yīng)地選擇最優(yōu)分解層,以達(dá)到最優(yōu)的去噪效果。
  本文轉(zhuǎn)載自
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