导读:本文包含了幅度检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:涂层,界面脱粘,超声C扫描成像,幅度谱
幅度检测论文文献综述
孙珞茗,林莉,马志远[1]（2019）在《基于声压反射系数幅度谱特征的涂层脱粘超声C扫描成像检测研究》一文中研究指出涂层脱粘常采用超声C扫描成像技术进行定量检测,但涂层厚度过小或探头频率较低均可使顺序界面回波混迭而无法直接采用C扫描方法有效表征脱粘。基于声压反射系数幅度谱特征,通过分析幅度谱极值与谐振频率随粘结界面反射系数的变化规律,提取幅值波动范围、谐振频率阶数两个幅度谱特征重构C扫描图像。采用该方法对厚度0.3 mm环氧树脂基涂层/5 mm铝板构成的含10×10 mm界面脱粘试样进行定量表征,重构C扫描图像定量的脱粘尺寸相对误差分别为4.9%和1.0%。该技术可以克服传统超声C扫描成像的局限性,提高涂层脱粘尺寸定量精度。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年12期）
韩蕊蕊[2]（2019）在《联合语音检测与幅度平方谱估计的语音增强算法研究》一文中研究指出语音交流和人机交互是现代通信中最主要的通讯方式。然而,在语音通讯过程中,语音信号无法避免地会受到外界噪声的干扰,从而阻碍人与人之间以及人与机器之间的正常交流。语音增强技术的目的则是从带噪语音中尽可能地提取或恢复出纯净的语音信号,进而改善语音质量、提高其可懂度。针对复杂噪声背景下的语音增强问题,本文主要围绕基于幅度谱估计的语音增强技术开展研究和改进,主要研究内容如下:首先,本文阐述了语音增强的研究意义和背景,给出了语音增强技术的研究历史和发展现状,并简要介绍了几种常用的语音增强算法,给出了语音增强算法的性能评价标准。其次,针对基于幅度谱估计理论的语音增强问题,论文详细介绍了几种不同短时幅度谱估计算法的基本原理及其性能,并简要分析了短时幅度谱估计算法的优点和不足。然后,在研究基于短时幅度平方谱估计语音增强算法的基础上,重点考虑据语音信号的稀疏特性以及广泛存在静音区的特点,将语音活动性检测纳入到语音增强框架中,设计了融合语音检测与幅度平方谱估计的联合代价函数,进而通过最小化此联合代价函数获得更为有效的纯净语音幅度平方谱估计技术。基于该理念,文中结合最大后验估计与最小均方误差估计理论分别提出了两种不同的语音增强算法,联合语音检测与最大后验幅度平方谱的估计算法和联合语音检测与幅度平方谱的最小均方误差估计算法。论文在多种噪声环境下对上述所提出的两种算法的性能进行了实验仿真和验证,结果表明:融合了语音检测与幅度平方谱估计以后,本文提出的新算法可有效提升语音增强系统的整体性能。最后,对论文进行了全面总结,并对未来语音增强技术的发展趋势进行了展望。(本文来源于《烟台大学》期刊2019-05-31）
吴云飞,李海霞[3]（2018）在《基于自适应子带谱熵和短时平均幅度的心音端点检测》一文中研究指出论文提出一种对心动周期内的有效音进行端点检测和定位的方法。首先对心音信号进行归一化和预加重,实现对心音信号质量的提升。然后利用窗函数对心音信号进行分帧并利用自适应子带谱熵和短时平均幅度对心音信号进行成分检测。仿真结果证明,该方法可以对不同类型心音中的有效音和无效音进行区分,并实现心音及心杂音的分别标记。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2018年09期）
谢林,崔晓伟,陆明泉[4]（2018）在《基于幅度振荡的天线圆周运动多径检测技术》一文中研究指出多径干扰是全球导航卫星系统(GNSS)高精度应用的主要误差来源之一。地球同步轨道(GEO)卫星在北斗全球系统中的应用导致了极低的多径衰落频率,致使大部分基于测量域的多径检测技术失效。该文提出了基于天线圆周运动的多径检测技术。通过控制天线转动参数,提高多径衰落频率从而使接收信号的幅度振荡在频谱中易于区分,以检测多径干扰。在基于GNSS信号源生成的多径场景实验中,所提方法能有效检测出低于直达信号30dB的短时延多径干扰,且其性能优于基于载噪比(CNR)和码减载波(CMC)的多径检测方法。该方法大大缩短了多径检测时间,同时解决了GEO卫星多径检测问题。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
龚轶,祝献,杜栓平[5]（2017）在《基于幅度、相位补偿的数据级多阵联合检测方法研究》一文中研究指出随着平台声呐系统综合集成能力的增强,多基阵数据联合/融合处理的需求也日益迫切;根据平台声呐系统多基阵工作频带的特点,提出多基阵联合检测需要采用分频段处理的策略,并建立多基阵联合检测的数学模型,利用阵处理增益参数,从多基阵阵元幅度和相位不一致方面对多基阵联合检测性能开展了仿真和实际数据分析,验证了多基阵联合检测的有效性。(本文来源于《声学与电子工程》期刊2017年04期）
武良丹[6]（2017）在《基于小波变换与平均幅度差函数倒数的基音周期检测算法》一文中研究指出现目前基音周期检测大都具有检测的峰值不够尖锐,在噪声污染下容易出现误判,峰值间有干扰波形易出现倍频错误等缺点。本文提出将预处理后的语音信号先通过小波变换提取低频信号,再计算低频信号平均幅度差函数的倒数的算法提取基音周期。通过仿真实现,该算法提取基音周期时波形干净无干扰波形,并且峰值尖锐,能较为准确的提取基音周期。(本文来源于《科学技术创新》期刊2017年31期）
于芝涛,姬婷婷,程孝龙,赵红苗,姬光荣[7]（2017）在《基于自适应幅度谱分析的显着目标检测》一文中研究指出针对HFT显着性检测方法中出现的显着目标突显不均匀以及显着信息丢失问题,结合尺度空间分析的方法,提出一种基于自适应幅度谱分析的显着目标检测算法。该算法利用频域滤波尺度与显着目标尺寸之间的关系,对图像幅度谱的尖刺进行处理,突出显着性区域,保证了显着目标的均匀性。同时引入高斯偏见对多幅显着图进行融合,进一步保留显着信息,改善了显着图效果。在国际公开的数据集和藻种图像数据集上,该算法的检测结果具有更高的精度和更好的召回率,优于现有的其他频域显着性检测算法。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2017年07期）
丛森,刚铁,张佳莹[8]（2017）在《基于幅度加权编码激励的不锈钢焊缝TOFD成像检测研究》一文中研究指出通过Hamming窗加权方法设计了幅度加权调频编码激励信号,将这种新型的激励方法与TOFD(Time-of-flight diffraction)检测方法相结合,综合提高了粗晶奥氏体不锈钢焊缝缺陷检测的时间分辨力、检测信噪比和缺陷定量定位精度,有效改善了粗晶焊缝超声检测中的难点问题。为分析设计的幅度加权调频编码激励信号的检测能力,针对奥氏体不锈钢母材试件和焊缝试件中的横孔缺陷,采用5 MHz探头分别进行了编码激励和常规激励的TOFD成像检测对比试验,结果表明:在相同的检测条件下,幅度加权调频编码激励可提高了图像和信号质量,使检测信号中的杂波和噪声得到抑制,缺陷上端和下端衍射波被准确区分,使各波形的时间宽度降低了30%,有效提高了TOFD检测的时间分辨力;获得的缺陷定位定量测量的平均相对误差为3.8%,较常规激励降低了47%,这种激励方法可在不提高激励电压和增益条件下,使不锈钢焊缝中缺陷检测的信噪比达16 d B以上,较常规激励平均提高了7 d B。(本文来源于《机械工程学报》期刊2017年12期）
丁翔[9]（2017）在《SAR图像幅度变化检测方法研究》一文中研究指出合成孔径雷达(SAR)图像变化检测技术主要是检测不同时间同一地理位置的SAR图像之间的变化。该技术有着非常广泛的应用,如对受灾地区的检测,进行灾害分析和评估;对农田的监测,分析农作物的生长情况;对军事目标的检测,了解战场势态;对城市建设的监控,合理规划城市发展等。近年来,SAR图像变化检测方法已成为国内外研究的热点,该方法一般可以分为叁类:基于幅度信息的变化检测、相干变化检测、基于极化信号的非相干变化检测。本文主要针对SAR图像幅度变化检测方法开展了研究,该类方法一般为差异图分类法,重点分析了该类方法在生成差异图像和差异图像分类的过程。一般情况下,生成差异图像有两种方式,一种是基于单个像元操作的,另一种是基于像素块的统计量生成差异图像。差异图像分类方法都是比较常见的无监督分类法,如k均值,类间最大方差阈值法等。本文通过改进生成差异图的方法和分类的方法,提高了SAR图像幅度变化检测的性能。主要研究内容和工作如下:1、分析了SAR图像的基本特性,包括统计分布特性、相干斑特性,总结了基于像元的SAR图像幅度变化检测和基于像素块的SAR图像幅度变化检测的一般过程及典型方法。2、在传统的基于像元的SAR图像幅度变化检测算法的基础上,如图像差值法、对数比值法,分析了它们构成差异图像的特性。研究了基于综合差图像和k均值聚类的变化检测方法和基于主成分分析和k均值聚类的变化检测算法,提出了基于综合差异图像和按块分类的SAR图像幅度变化检测方法。分别通过带有变化参考图的星载SAR数据和真实的机载X-SAR数据,验证了该方法的有效性,与差值法、对数比值法、基于综合差异图像和k均值法、基于主成分分析和k均值法相比,降低了漏检和虚警,提高了Kappa系数。同时,通过实验分析了按块分类中块的大小对变化检测性能的影响。3、研究了典型的基于像素块一阶统计量和高阶统计量的SAR图像幅度变化检测方法,针对局部均值比值法、局部均值对数比值法的低性能,基于K-L散度的高斯法局限性,以及避免使用大窗口,提出了基于关键点和图论的SAR图像幅度变化检测方法。分别通过带有变化参考图的星载SAR数据和真实的机载X-SAR数据,验证了该方法的稳定性,与局部均值比值法、局部均值对数比值法、基于K-L散度的高斯法相比,提高了正确检测率。同时,利用ROC曲线分析了方法中关键参数的影响。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》期刊2017-04-01）
秦召[10]（2016）在《调幅度的频域检测法》一文中研究指出文章对频域检测算法的原理进行了分析,并通过仿真试验,进一步验证了频域检测算法的正确性、可行性和可靠性。(本文来源于《广播电视信息》期刊2016年S1期）
幅度检测论文开题报告
（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：
语音交流和人机交互是现代通信中最主要的通讯方式。然而,在语音通讯过程中,语音信号无法避免地会受到外界噪声的干扰,从而阻碍人与人之间以及人与机器之间的正常交流。语音增强技术的目的则是从带噪语音中尽可能地提取或恢复出纯净的语音信号,进而改善语音质量、提高其可懂度。针对复杂噪声背景下的语音增强问题,本文主要围绕基于幅度谱估计的语音增强技术开展研究和改进,主要研究内容如下:首先,本文阐述了语音增强的研究意义和背景,给出了语音增强技术的研究历史和发展现状,并简要介绍了几种常用的语音增强算法,给出了语音增强算法的性能评价标准。其次,针对基于幅度谱估计理论的语音增强问题,论文详细介绍了几种不同短时幅度谱估计算法的基本原理及其性能,并简要分析了短时幅度谱估计算法的优点和不足。然后,在研究基于短时幅度平方谱估计语音增强算法的基础上,重点考虑据语音信号的稀疏特性以及广泛存在静音区的特点,将语音活动性检测纳入到语音增强框架中,设计了融合语音检测与幅度平方谱估计的联合代价函数,进而通过最小化此联合代价函数获得更为有效的纯净语音幅度平方谱估计技术。基于该理念,文中结合最大后验估计与最小均方误差估计理论分别提出了两种不同的语音增强算法,联合语音检测与最大后验幅度平方谱的估计算法和联合语音检测与幅度平方谱的最小均方误差估计算法。论文在多种噪声环境下对上述所提出的两种算法的性能进行了实验仿真和验证,结果表明:融合了语音检测与幅度平方谱估计以后,本文提出的新算法可有效提升语音增强系统的整体性能。最后,对论文进行了全面总结,并对未来语音增强技术的发展趋势进行了展望。
（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。
幅度检测论文参考文献
[1].孙珞茗,林莉,马志远.基于声压反射系数幅度谱特征的涂层脱粘超声C扫描成像检测研究[J].机械工程学报.2019
[2].韩蕊蕊.联合语音检测与幅度平方谱估计的语音增强算法研究[D].烟台大学.2019
[3].吴云飞,李海霞.基于自适应子带谱熵和短时平均幅度的心音端点检测[J].计算机与数字工程.2018
[4].谢林,崔晓伟,陆明泉.基于幅度振荡的天线圆周运动多径检测技术[J].清华大学学报(自然科学版).2018
[5].龚轶,祝献,杜栓平.基于幅度、相位补偿的数据级多阵联合检测方法研究[J].声学与电子工程.2017
[6].武良丹.基于小波变换与平均幅度差函数倒数的基音周期检测算法[J].科学技术创新.2017
[7].于芝涛,姬婷婷,程孝龙,赵红苗,姬光荣.基于自适应幅度谱分析的显着目标检测[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2017
[8].丛森,刚铁,张佳莹.基于幅度加权编码激励的不锈钢焊缝TOFD成像检测研究[J].机械工程学报.2017
[9].丁翔.SAR图像幅度变化检测方法研究[D].中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所).2017
[10].秦召.调幅度的频域检测法[J].广播电视信息.2016