偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

流型信号能够反映气液两相管流的流动特征，它们往往会伴随着各种随机噪声，为此建立了一座气液两相流的综合试验装置，提取气液两相管流的流型信号．采用小波变换对信号样本的进行多尺度分解，利用信号和噪声在不同尺度上的特性把它们区分开来，消除噪声后再对信号进行重构，得到了较好的去噪效果．

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式

信道是通信系统必不可少的组成部分,任何一个通信系统据均可视为由发送 设备、信道与接收设备三大部分组成。信道通常是指以传输媒质为基础的信号通 道,而信号在信道中传输遇到噪声又是不可避免的,即信道允许信号通过的同时 又给信号以限制和损害。因而,对信道和噪声的硏究乃是硏究通信问题的基础

本文把旋转机械故障产生的周期性激励—周期性特征信号分解成“波形”与“特征脉冲序列”的卷积,提出了有关周期性特征信号幅值调制、相位调制、波形畸变以及背景噪声四种类型噪声的概念。在此基础上,应用解卷积理论,对实倒谱分析识别周期性特征信号问题进行了研究。并在计算机上讨论了各种类型噪声对实倒谱分析的影响。研究表明,周期性特征信号在实倒谱上将形成依次递减的倒谐频结构,其大小仅与特征信号本身的稳定性有关,与信号的大小、形状无关,且最大值不超过1。分析结论较好地解释了文献以及作者的应用实例

对实际过程中的量测噪声和系统噪声进行了分析,并做了仿真研究,仿真结果了解到它们的差别,这对利用系统辨识的方法来建模和参数估计是有益的,还提出一种交替矩阵方法,它不仅可用来进行参数估计还可用来求解病态矩阵问题

为了抑制狭小封闭空间内宽频噪声场的反射声波，提出一种基于倒谱裁剪的反射声波抑制方法.首先利用环境脉冲响应的持续时间对信号倒谱反射成分进行划分，然后根据理论对代表反射成分的异常点进行判定，最后对异常点的幅值重新赋予正常值，从而在不破坏噪声信号直射成分的前提下对反射声波进行抑制.在室内弱反射环境和小实验舱内强反射环境中进行对比实验验证，实验结果表明新方法可有效抑制反射声波，对于反射声波所带来的声场重构误差，由90%降低至35%，有效提高了声场的重构精度

第2章通信子网的基本技术(第二讲 2.3差错控制技术 2.3.1差错的检测与校正 概括地说,传输中的差错都是由于噪声所引起的。噪声有两大类,一类是信道所固有的,持续存在的随机热噪声;另一类是由于外界特定的短暂原因所造成的冲击噪

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高

一、MSK的性能 设信道特性为恒参信道,噪声为加性高斯白噪声,MSK解调器输入信号与 噪声的合成波为