导读:本文包含了信号复原论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信号,噪声,分解,信号处理,模型,磁共振,相位。
信号复原论文文献综述
臧顺全[1]（2019）在《基于截断奇异值分解正则化的信号复原和重建方法》一文中研究指出用第一类Fredholm积分方程描述的信号复原和重建模型为典型的不适定反问题。利用Gauss-Legendre数值积分获得观测信号数据,利用中矩形数值积分对积分方程加以离散化,通过引入截断奇异值分解正则化方法,基于无偏风险预测估计确定正则化参数,从而实现信号的复原和重建。结果表明,给出的正则化方法能较好地实现信号重建,取得良好的信号复原效果。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年16期）
谭伟良[2]（2017）在《磁共振力显微镜的信号处理与图像复原研究》一文中研究指出磁共振力显微镜是一种能实现纳米级分辨率的叁维分子成像仪器,它结合了磁共振成像技术与扫描探针显微术,具有磁共振成像的叁维探测能力与扫描探针显微术的纳米分辨能力,可以实现单个核自旋的探测。然而,磁共振力显微镜在实际应用中存在扫描速度慢、易受噪声影响和成像速度慢等问题,解决这些问题有赖于有效、精妙的信号处理方法和图像处理方法的运用。本文研究了磁共振力显微镜涉及的一些的信号处理方法和图像处理方法,包括四个方面:带噪正弦信号的参数估计、ARMA模型在微悬臂的系统辨识中的应用、样品自旋密度图像的复原、扩频及解扩方案的设计。主要的研究工作和创新点如下:(1)本文研究了带噪正弦信号的参数估计。根据信号携带的噪声的统计特性,使用分段幅度及相位联合最大似然估计来估计带噪正弦信号的幅度及相位,仿真研究表明估计算法的估计误差的方差很接近Cramer-Rao下界,估计性能良好。(2)为了了解微悬臂的模态信息,本文采用ARMA模型对微悬臂进行系统辨识和模态参数识别。针对观测噪声会使时间序列模型的辨识精度变低的问题,本文研究了如何将带有观测噪声的ARMA模型转化为无观测噪声的ARMA模型。得到微悬臂的ARMA模型后将这个模型转化为连续系统的传递函数,再从传递函数中求出微悬臂的各模态参数。为了减小微悬臂对外力的延迟响应时间从而提高磁共振力显微镜的扫描速度,本文根据系统辨识得到的模型,构造一个复原滤波器,微悬臂的振动信号通过这个复原滤波器后得到作用力信号。仿真及实验结果表明了本文所用的系统辨识、模态参数识别及信号复原方法的有效性。(3)为了从退化图像中恢复出自旋密度图像,本文研究了磁共振力显微镜的成像机理和自旋密度图像的复原方法。根据磁共振力显微镜的成像机理,推导了点扩散函数的表达式。当点扩散函数容易求得时,考虑图像复原问题的病态性,用基于稀疏性约束的非盲图像复原算法进行图像复原;当点扩散函数不容易求得时,用盲图像复原算法进行图像复原,同时复原出点扩散函数和自旋密度图像。(4)为了提高磁共振力显微镜的抗干扰性,本文提出了一个扩频及解扩方案,这个方案对磁共振力显微镜的输入信号进行扩频,并对输出信号进行解扩。本文用信号处理的理论研究了这个方案的抗干扰性,并与未施加扩频的方案进行比较,发现在一定条件下提出的方案的抗干扰性更佳。最后用仿真实验来证明这个方案的有效性。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院武汉物理与数学研究所)》期刊2017-05-01）
李满[3]（2017）在《信号复原中误差控制的数学理论方法研究》一文中研究指出信号传输是现代通信的重要技术和手段,已普及到各行各业及人们的日常生活中。而信号在传输过程中,数据丢失问题是不可避免的。而用正交基是很难完全恢复原始信号的,但是框架的冗余性却很好的弥补了正交基的这点不足。且与基相比,框架具有构造上的灵活性。在通信系统中预先设定一个框架进行编码,在传输过程中,当数据丢失发生时,我们可以知道在信号重建(解码)的过程中,最优对偶框架即是满足数据丢失时重构的最大误差达到最小的对偶框架。对于一个给定框架,我们可以定义概率最优对偶框架,来处理数据发生概率丢失时信号重构问题。我们在本文中讨论了正则对偶框架是唯一的概率对偶框架的充要条件。进一步,我们综合了近几年这方面的成果,通过两个模拟实验来比较分别用概率最优对偶框架和一般对偶框架来重构信号的效果,实验效果表明,用概率最优对偶框架来重构信号的效果要优于使用普通的最优对偶框架。接着又对最优Parseval的概率模型的构造进行了综合性的介绍,它是用于控制在信号传输中由于框架系数发生概率丢失所引起的误差。这样的框架称为概率模型(PM)下的最优框架.尽管PM最优框架对于所有的丢失都是存在的,但通常它们是很难构造的。我们描述了在1-丢失、2-丢失时所有PM最优框架的特征,并总结了构造这些框架的算法。针对这方面近几年的研究成果,我们给出了相应的模拟实验,演示了这些成果的有效性,并与传统最优对偶框架的效果进行了比较。利用信号重构的稀疏性,我们把广义梯度正则项用在新的模型中。受迭代支撑探测方法ISD(Iterative Support Detection)的启发,在处理图像的去模糊中,我们对算法进行了改进,这一算法旨在解决重新赋权重0l-Spilt Bregman框架中的最小化问题,用于下一次的权重是由ISD过程决定的。在这一处理中,它能形成一个一个迭代-反馈机制,可以提高搜寻的效率。模拟实验显示了我们所提出框架的有效性。实验结果表明,这一方法的峰值性噪比(PSNR)与其他方法相比,有明显的提高。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-03-28）
江贤峰,吴龟灵,郭芳,周明翔,赵赟[4]（2016）在《高精度时间频率信号光纤传输和复原技术的研究》一文中研究指出分析了高稳定时间频率信号光纤传输以及接收端复原技术的实现原理给出了针对时间频率信号光纤高精度传输和复原以及工程应用中遇到的难点而采用的关键技术和解决方法,并进行了实验验证。经测试:10 MHz频率信号经光纤传输并在接收端复原后的相位噪声为-118.1dBc/Hz@1Hz,频率稳定度指标3×10-13@1s.时间信号经光纤传输和复原后,接收端的时间和发送端的时间信号在物理上无时延,各远程应用终端时间传输长期波动的均方根值好于200ps(本文来源于《全球定位系统》期刊2016年02期）
张刚,宋莹,张天骐,胡韬,崔莹莹[5]（2016）在《Levy噪声下一阶线性系统的弱信号复原分析》一文中研究指出将Levy噪声与一阶线性随机共振SR系统相结合,采用Levy噪声模型和弱正弦信号模型,研究了不同Levy噪声环境下的调参广义随机共振现象及弱信号复原。首先分析了Levy噪声的特征指数α、对称参数β以及强度系数D对输入信噪比的作用规律;然后探究了不同分布的Levy噪声环境下一阶线性系统结构参数a的广义随机共振现象;最后提出了Levy噪声激励下线性系统高低频弱信号复原方法;研究结果表明:输入信噪比随α单调递增,随μ变化甚微,随D单调递减到一定程度后,不再减小保持定值;在Levy噪声作用下的一阶线性系统不能产生传统意义上的随机共振现象,但却存在互相关系数随结构参数a非单调变化的广义随机共振现象;在信号复原过程中,理论分析与实际仿真结果一致,证明所提复原方法准确可行,复原效果理想(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2016年01期）
徐静妹,叶庆卫,王晓东,周宇[6]（2015）在《斜拉索振动信号的包络线稀疏复原算法》一文中研究指出经验模态分解算法在故障诊断、信号去噪、趋势预测和趋势消除等很多领域具有广泛的应用价值。信号包络线提取是经验模态分解算法的核心关键技术,直接影响分解结果的效果。目前在信号处理中常用的包络分析法有Hilbert变换、广义检波滤波、叁次样条插值法和偏微分方程建模等,但是这些方法存在提取包络线精度不高、端点效应等不足,尤其是端点抖动效应导致很大的包络线提取误差。将信号的极值点看成是包络线信号的某一变换域上稀疏采样点,引入了稀疏优化算法对这些极值点进行包络线的稀疏优化复原。首先研究分析包络线的平稳变化特性,以此构建变频的DCT稀疏基;其次求解信号的极值点,以信号的极值点集用于稀疏优化算法的观测值;然后采用正交匹配追踪算法进行包络线的稀疏复原求解;最后对实际斜拉索振动信号进行算法测试和应用,通过与叁次样条插值法进行比较分析,结果表明本算法不仅可以提高提取信号包络线的精度,还可以有效的抑制端点效应。(本文来源于《振动与冲击》期刊2015年23期）
邱敏[7]（2015）在《交直流同时探测的模拟光电探测器的研制和信号复原》一文中研究指出本论文分析了交直流同时响应的模拟光电探测器设计和制作中的关键问题,与电压差分光电探测电路相比,电流差分电路具有工作点始终稳定在零点、有效抵消PIN的噪声电流、以及无负载电阻的热噪声等优点,并找到了电流差分电路工作的最佳条件,制作了探测波长范围为1100nm-1700nm的模拟光探测器,其信噪比优于35dB,最小可探测光强为200nW,响应度为700V/W,响应带宽达到0Hz-70MHz。并设计实验平台和离线计算程序测定了此光电探测器和现有的高带宽隔直流光电探测的幅频特性和相频特性,并将两个传递函数进行近似拟合得到两种互补的探测器组合的传递函数,验证了该互补组合是一个线性系统,可以用来对信号进行复原。(本文来源于《北京交通大学》期刊2015-05-01）
郭晓波,周立,王亮[8]（2013）在《用MATLAB模拟信号检测和复原实验》一文中研究指出利用MATLAB信号处理工具箱和GUI工具,结合维纳变换和小波变换等去噪算法,建立了一个声音信号的光电探测和复原的模拟系统。(本文来源于《大学物理实验》期刊2013年06期）
陈金龙,范影乐,武薇,高云园[9]（2013）在《基于阵列级联FHN神经元的弱信号随机共振复原研究》一文中研究指出目的基于神经元的突触多输入连接以及动作电位的连续传递特性,提出一种阵列级联FHN神经元模型,用于实现弱信号的复原。方法采用光栅扫描和Hilbert扫描相结合的方法对二维图像进行降维,以充分反映图像像素在邻域上的关联性,并基于峰值信噪比指标对低信噪比图像复原的效果进行分析。结果阵列级联FHN神经元模型能够有效抑制噪声,凸显信号轮廓边缘与细节,使信号层次感更强,同时对内噪声具有较强的鲁棒性。结论基于阵列级联FHN模型的随机共振机制将为弱信号复原提供一种新的思路。(本文来源于《航天医学与医学工程》期刊2013年04期）
罗琦,韦香,朱敏[10]（2013）在《基于双稳耦合系统的随机共振信号复原》一文中研究指出针对双稳系统随机共振过程和反演过程中波形失真的原因,建立反演系统与双稳系统的耦合系统,将双稳系统和反演系统相耦合构成一个双稳复原系统,直接对含噪周期信号进行复原处理;同时运用自适应寻优方法,针对系统各参数对随机共振过程的影响度实施自适应寻优;通过对含噪周期信号进行采样和对噪声方差、信号频率的估算,以最大信噪比作为优化目标确定最佳的系统参数.仿真结果表明该方法具有快速性和准确性,信号复原效果好.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2013年07期）
信号复原论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
磁共振力显微镜是一种能实现纳米级分辨率的叁维分子成像仪器,它结合了磁共振成像技术与扫描探针显微术,具有磁共振成像的叁维探测能力与扫描探针显微术的纳米分辨能力,可以实现单个核自旋的探测。然而,磁共振力显微镜在实际应用中存在扫描速度慢、易受噪声影响和成像速度慢等问题,解决这些问题有赖于有效、精妙的信号处理方法和图像处理方法的运用。本文研究了磁共振力显微镜涉及的一些的信号处理方法和图像处理方法,包括四个方面:带噪正弦信号的参数估计、ARMA模型在微悬臂的系统辨识中的应用、样品自旋密度图像的复原、扩频及解扩方案的设计。主要的研究工作和创新点如下:(1)本文研究了带噪正弦信号的参数估计。根据信号携带的噪声的统计特性,使用分段幅度及相位联合最大似然估计来估计带噪正弦信号的幅度及相位,仿真研究表明估计算法的估计误差的方差很接近Cramer-Rao下界,估计性能良好。(2)为了了解微悬臂的模态信息,本文采用ARMA模型对微悬臂进行系统辨识和模态参数识别。针对观测噪声会使时间序列模型的辨识精度变低的问题,本文研究了如何将带有观测噪声的ARMA模型转化为无观测噪声的ARMA模型。得到微悬臂的ARMA模型后将这个模型转化为连续系统的传递函数,再从传递函数中求出微悬臂的各模态参数。为了减小微悬臂对外力的延迟响应时间从而提高磁共振力显微镜的扫描速度,本文根据系统辨识得到的模型,构造一个复原滤波器,微悬臂的振动信号通过这个复原滤波器后得到作用力信号。仿真及实验结果表明了本文所用的系统辨识、模态参数识别及信号复原方法的有效性。(3)为了从退化图像中恢复出自旋密度图像,本文研究了磁共振力显微镜的成像机理和自旋密度图像的复原方法。根据磁共振力显微镜的成像机理,推导了点扩散函数的表达式。当点扩散函数容易求得时,考虑图像复原问题的病态性,用基于稀疏性约束的非盲图像复原算法进行图像复原;当点扩散函数不容易求得时,用盲图像复原算法进行图像复原,同时复原出点扩散函数和自旋密度图像。(4)为了提高磁共振力显微镜的抗干扰性,本文提出了一个扩频及解扩方案,这个方案对磁共振力显微镜的输入信号进行扩频,并对输出信号进行解扩。本文用信号处理的理论研究了这个方案的抗干扰性,并与未施加扩频的方案进行比较,发现在一定条件下提出的方案的抗干扰性更佳。最后用仿真实验来证明这个方案的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信号复原论文参考文献
[1].臧顺全.基于截断奇异值分解正则化的信号复原和重建方法[J].科学技术与工程.2019
[2].谭伟良.磁共振力显微镜的信号处理与图像复原研究[D].中国科学院大学(中国科学院武汉物理与数学研究所).2017
[3].李满.信号复原中误差控制的数学理论方法研究[D].电子科技大学.2017
[4].江贤峰,吴龟灵,郭芳,周明翔,赵赟.高精度时间频率信号光纤传输和复原技术的研究[J].全球定位系统.2016
[5].张刚,宋莹,张天骐,胡韬,崔莹莹.Levy噪声下一阶线性系统的弱信号复原分析[J].仪器仪表学报.2016
[6].徐静妹,叶庆卫,王晓东,周宇.斜拉索振动信号的包络线稀疏复原算法[J].振动与冲击.2015
[7].邱敏.交直流同时探测的模拟光电探测器的研制和信号复原[D].北京交通大学.2015
[8].郭晓波,周立,王亮.用MATLAB模拟信号检测和复原实验[J].大学物理实验.2013
[9].陈金龙,范影乐,武薇,高云园.基于阵列级联FHN神经元的弱信号随机共振复原研究[J].航天医学与医学工程.2013
[10].罗琦,韦香,朱敏.基于双稳耦合系统的随机共振信号复原[J].华中科技大学学报(自然科学版).2013
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