精华内容
下载资源
问答
  • 在噪声中提取信号的方法
    2022-01-07 18:20:11
    %用经典滤波器从噪声中提取信号
    clear all;close all;clc
    N=2000;T=0.001;Tp=N*T;
    t=0:T:(N-1)*T;
    k=0:N-1;
    f=k/Tp;     %%%f=k/N*fs
    fsa=1/T;fc=fsa/10;f0=fc/10;
    mt=cos(2*pi*f0*t);  
    ct=cos(2*pi*fc*t);  
    xt=mt.*ct;          
    nt=2*rand(1,N)-1;   
    figure;
    plot(linspace(0,fsa,N),abs(fft(xt)))
    %===============================
    fp=150; fs=300; 		% 输入给定指标
    Rp=1;As=60;Fs=fsa;
    fb=[fp,fs];m=[0,1]; 		% 计算remezord函数所需参数f,m,dev,m=[0,1]为设计高通滤波器
    dev=[10^(-As/20),(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1)];
    [n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs);	% 确定remez函数所需参数
    hn=remez(n,fo,mo,W);	% 调用remez函数进行设计
    figure;
    plot(linspace(0,2*pi,1000),abs(fft(hn,1000)))
    title('高通滤波器幅频特性')
    xlabel('数字角频率')
    ylabel('幅度')
    xlim([0,2*pi])
    set(gca,'XTick',[0:pi:2*pi])
    set(gca,'xtickLabel',{'0','π','2π'})
    grid on
    %================================
    yt=filter(hn,1,10*nt);      %产生高通噪声
    %============================
    st=xt+yt;           %噪声加信号
    fst=fft(st,N);
    figure;
    subplot(2,1,1)
    plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('x(t)');
    axis([0,Tp/8,min(st),max(st)]);title('(a) 信号加噪声波形')
    subplot(2,1,2)
    plot(f,abs(fst)/max(abs(fst)));grid;title('(b) 信号加噪声的频谱')
    axis([0,Fs/2,0,1.2]);
    xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')
    %==============================
    fp=150; fs=200; 		% 输入给定指标
    Rp=0.2;As=60;Fs=fsa;
    fb=[fp,fs];m=[1,0]; 		% 计算remezord函数所需参数f,m,dev,m=[1,0]为设计低通滤波器
    dev=[(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1),10^(-As/20)];
    [n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs);	% 确定remez函数所需参数
    hn=remez(n,fo,mo,W);	% 调用remez函数进行设计
    fhw=fft(hn,N);		% 求设计出的滤波器频率特性
    figure
    subplot(2,1,1)
    plot(f,abs(fhw));grid;title('(c) 低通滤波器幅频特性')
    axis([0,Fs/2,0,max(abs(fhw))+0.5]);
    xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')
    %===============================
    zt=filter(hn,1,st);
    subplot(2,1,2)
    plot(t,zt);grid;
    axis([0,Tp/8,-1,1]);xlabel('t/s');ylabel('s(t)');
    title('(d) 滤除噪声后的信号波形')
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    更多相关内容
  • 本文中,我们提供了一种方法,通过使用它,我们将能够从嘈杂的输入信号中提取原始信号。 为了实现这一目标,输入语音的迭代重建的每个步骤中,通过取一个阈值,对于幅度谱,我们去除了较小的阈值,并且为了保留...
  • 两个小而实用的 MATLAB 脚本,用于优化采样噪声正弦信号中的特征提取。 它们可用于自动测量采样噪声正弦信号系列的幅度、频率和相移。 通过几个应用示例给出了详细说明和用户指南。 请访问这里了解详情...
  • 为解决激光漫反射测距实测数据噪点多,真实回波信号难以可靠...中国科学院云南天文台实测数据提取结果表明,该方法对强噪声背景下的微弱回波信号有较强的快速提取能力,为激光漫反射测距回波信号在线提取提供可行思路。
  • 随机电报信号噪声时间参数的提取方法
  • 为可靠提取监听信号各频段有效特征信息,避免噪声影响,解决能量法判断特征频段存在的弊端,打破单一方法在提取宽频带信号有效特征频段过程存在的局限性,集中小波包、相关系数和希尔伯特-黄各自优势方法实现宽带...
  • 我们介绍了一种结合自然语言处理(NLP)和机器学习分类技术的新颖高效的框架,可从社交媒体文本中提取信号。 我们使用来自社交媒体的两个不同的大型现实世界数据集对我们的方法进行了测试,结果总体准确性为88%,...
  • 针对结构健康监测过程的Lamb波多表现为复杂的多模态调频调幅信号,而无法实现对其模态成分进行精确提取的问题,提出了一种计算信号各模态短时傅里叶平面上频率宽度的方法.通过对调频调幅信号的短时傅里叶变换...
  • 相关函数的应用很广,比如噪声中信号的检测,信号中隐含周期性的检测,信号时延长度的测量等等。这一节专门讨论利用自相关函数检测淹没在噪声下的周期性信号。
  • 首先对系统中各输入信号进行了多次自相关处理,有效地降低信号中噪声。然后对处理的信号进行经验模式分解,得到了各固有模态函数分量。最后对感兴趣的固有模态函数分量进行希尔伯特变换和谱分析,从而得到信号的特征...
  • 3.Noise_normalization.m:这里,我得到一个自然信号(您可以接收任何信号),其中创建一个窗口,然后将每个样本除以标准偏差(sigma),以使信号中噪声均匀。 脉冲响应v Order.m:获取立体声信号的2个通道,...
  • 特征提取是声目标识别的关键。由于车辆噪声信号的非平稳特性,传统特征提取方法有很大局限性。介绍小波分析方法在车辆噪声信号特征提取中的应用,仿真结果证明该方法的有效性。
  • 自相关函数的定义和特性详见:(6条消息) 【20220627】【信号处理】自相关函数的定义、计算方法及应用_Satisfying的博客-CSDN博客 利用自相关函数 “周期信号的自相关函数依旧是同频率的周期信号” 的特性。...

            背景:假设想要提取一个周期信号的周期,但周期信号被噪声干扰,甚至已经无法直接得到信号周期,请问如何解决?

            答:利用自相关函数找出被噪声掩盖的噪声周期。

    一、算法原理

            自相关函数的定义和特性详见:【20220627】【信号处理】自相关函数的定义、计算方法及应用

            利用自相关函数 “周期信号的自相关函数依旧是同频率的周期信号” 的特性。该性质推导过程如下:

            假设有一个周期信号为:

    x(t)=Acos(wt+\phi)

            根据定义,其自相关函数为:

    \begin{align} R_{x,x}(\tau)&=\lim\limits_{T\rightarrow+\infty}\frac{1}{T}\int_{0}^{T}Acos(wt+\phi)Acos(w(t+\tau)+\phi)dt\nonumber\\ &=A^2\lim\limits_{T\rightarrow+\infty}\frac{1}{T}\int_{0}^{T}cos(wt+\phi)cos(wt+w\tau+\phi)dt\nonumber\\ &=A^2\lim\limits_{T\rightarrow+\infty}\frac{1}{T}\int_{0}^{T}\frac{1}{2}[cos(2wt+w\tau+2\phi)+cos(w\tau)]dt\nonumber \end{align}

            由于 cos(2wt+w\tau+2\phi) 的周期为 T,因此有:

     \int_{0}^{T}[cos(2wt+w\tau+2\phi)]dt=0

            则有:

    R_{x,x}(\tau)=\frac{1}{2}A^2cos(w\tau)

            因此,周期函数的自相关函数也为周期函数,并且周期等于原周期函数周期。

    二、Matlab 仿真实例

            自相关函数可以找出信号的重复模式(repeating patterns),如被噪声掩盖的周期信号,它常被用于信号处理中,用来分析函数或一系列值。

    %% 自相关函数计算含噪信号周期
    clear; clc; close all; warning off;
    
    fs = 500;  % 采样频率
    Ts = 1 / fs;  % 采样间隔
    N = 1000;  % 观测时长
    t = (0 : N-1) * Ts;
    f0 = 5;  % 信号频率
    xt = 5*cos(2 * pi * f0 * t) + 10*randn(1, N);  % 周期函数叠加噪声
    
    [R, tau] = xcorr(xt);  % 计算自相关函数
    
    figure(1); clf;  
    sp1 = subplot(2, 1, 1);
    plot(xt, 'linewidth', 1.2); title('原始信号'); set(gca, 'fontsize', 14);
    sp2 = subplot(2, 1, 2);
    plot(tau(floor(N+1:end)), R(N+1:end), 'linewidth', 1.2); title('自相关函数曲线'); 
    linkaxes([sp1, sp2], 'x');
    set(gca, 'fontsize', 14);
    set(gcf, 'position', [12, 60, 1450, 650]);

    运行结果:

            结果分析:原始信号中隐含了一个正弦函数,但从仿真图可以看出,原始信号已经受到了较强的噪声干扰,信号周期性已经不太明显,但周期信号的自相关函数依旧能够看出很强的周期性。当 \tau=0 时自相关最强,表现为自相关函数曲线取值最大;当 \tau=T 时,自相关函数取值最大;当 \tau=\frac{T}{2} 时,自相关函数取值最小。因此可以通过自相关函数曲线求出收到噪声干扰的周期信号的周期。

    展开全文
  • 噪声背景下语音信号提取,MATLAB GUI界面,matlab2016b
  • 通过信号互相关处理,任意噪声中提取特定频率正弦信号的幅值和相位
  • 给出了一种基于Jade的EP信号少次提取方法,实验表明,这种方法能够有效地提取出混合在噪声中的2个周期的EP信号,并与Fast ICA算法数据分析,相关系数矩阵分析,算法执行时间分析这3个方面做了比较.通过数据和实验发现,...
  • 文中假定被引入信号属于不同的信号类型,提出一种基于小波分析的地震信号特征向量提取方法,对被引入的信号计算其各个频率尺度下包含的无偏估计量,取得该信号在这个尺度下的无偏估计量构成该信号的特征向量,然后根据...
  • 提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值(SVD)相结合的微弱信号提取方法和高低...此方法可以未知原信号的情况下提取,并且可以提取信噪比为-15 dB的信号。仿真结果和对比分析表明,此方法能更好地提取微弱特征信号
  • 而具有多分辨分析特性的小波变换,可利用时频平面上不同位置的不同分辨率,有效地从非平稳信号中提取瞬态信息,可有效地提取信号的波形。  2 Mallat算法  小波的多分辨分析理论研究表明,满足一定正则条件的...
  • 针对局部放电信号中受到的平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,提出了一种基于谱峭度的局部放电信号提取方法。首先求取出含噪局部放电信号的谱峭度,然后根据谱峭度设计自适应带通Wiener滤波器。对经过滤波器滤波后的...
  • 信号检测与处理的一个十分重要的内容就是从噪声中提取信号,本文针对chirp信号加入不同强度的噪声的问题,采用了频域非因果的方法实现了维纳滤波。当伴有信噪比为20的高斯白噪声的chirp信号通过维纳滤波器,它可以对...
  • LabVIEW是一种程序开发环境,由美国国家仪器(NI)公司研制开发,类似于C和BASIC开发环境,但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是:其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码,而LabVIEW使用的是图形化编辑...
  • 方法利用多重分形来提取噪声中可以表达信号内在细节特征的奇异点Hlder指数,通过计算电噪声中Hlder指数的差异来进行噪声分析。通过对实测电迁移和光耦电噪声的计算分析表明,电迁移后期奇异性指数会发生突变...
  • 针对45 nm MOSFET射频等效电路建模和参数提取技术进行了研究,精确地提取了射频小信号模型参数之后,基于双端口网络的噪声相关矩阵和多端口噪声理论,使用本征电路的噪声电流源嵌入有噪声贡献的元件,从而分析推导...
  • 将双树复小波(DT-CWr)和慢度时间相关法(STC)相结合,同时利用尺度一时间域及阵列慢度信息,提出一种提取反射波信号的多尺度相关分析方法。应用倾角叠加来进一步压制直达模式波和噪声以增强反射信号,同时可以对P-P...
  • 而模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集,且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度...
  • 首先采用谐波小波变换将观测信号分解成窄带信号,然后使用经验模态分解方法将每一个窄带信号分解为有限个...理论分析和仿真实验表明,信噪比不太低的情况下,该方法提取淹没混沌和噪声背景下的谐波信号非常有效。
  • 我们提出了一种快速而简单的算法,该算法允许从网格上评估的相关函数的时间依赖性中提取多个指数信号,其中包括每个信号的统计波动并适当地处理反向信号。 该方法从普通(线性)微分方程(ODE)解的众所周知的特征...
  • 针对目前光子多普勒测速(PDV)信号...实验表明,给出合适的初始迭代点的情况下,该算法能准确地从含有大量噪声及干扰的短时傅里叶变换频谱图中提取出有效信号,对于强噪声条件下这种PDV信号提取算法具有较强的稳健性。
  • 雷达回波信号的有效提取是影响后续膛内多普勒信号处理的关键环节,目前内弹道工程应用通常采用手动截取,该方法的误差较大、精度较低。针对上述问题,提出了一种雷达回波信号的自动提取方法。首先截掉明显的无用...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 29,990
精华内容 11,996
关键字:

在噪声中提取信号的方法

友情链接: CSharp-Timer.rar