小波分析在声纳去噪中的应用研究

来源 :第十一届全国噪声与振动控制工程学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tangmanzhuo
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声纳是一种水下探测系统,早在第二次世界大战就被应用于反潜武器。声纳如同指纹,能有效识别潜艇的声音信号。主动声纳浮标可配备在航母或鱼雷上进行探测,但螺旋桨和尾流在水中产生大量噪声破坏了水声环境。本文通过对含噪的声纳信号进行小波分析,从小波基的选取、阈值选取以及对信号进行残差分析与统计三方面对信号进行降噪处理并对比降噪结果,确定最优方案。
其他文献
研究了时效温度、时效时间和不同变形量对生产线固溶态Cu-3.6Ni-0.75Si-0.1Mg合金组织和性能的影响。结果表明,合金在450℃时效下,析出Ni2Si相弥散分布,综合性能较好。合金经冷轧变形后内部出现大量的缺陷,能促进第二相的析出,合金经60%变形后在450℃时效1h后具有较好的综合性能,其导电率和显微硬度分别可达37.12%IACS和234.8HV。通过对生产线固溶和常规固溶处理合金的
系统研究了Cu-Cr原位复合材料微观组织、力学性能和导电性能。采用熔铸+形变法制备了Cu-15Cr,Cu-15Cr-0.08Zr,Cu-10Cr-0.08Zr原位复合材料。采用扫描电镜(SEM)观察了材料的微观组织演变,测试了不同应变量下材料的抗拉强度和导电率。实验结果表明:Cr含量越高,强度越高,导电性越低;加入微量锆,导电率降低约1~2.5%IACS,强度提高强度约200MPa。在变形过程中,
气体传感器属于传感器技术领域,在传感器行业中占有重要的地位。然而气体传感器阵列的交叉敏感性严重影响气体传感器对混合气体的测量。基于Matlab平台的神经网络工具箱,分别构建BP神经网络和RBF(径向基)神经网络,对由涂敷不同敏感材料的声表面波振荡器组成的阵列在4种混合气体灵敏度响应数据进行定量识别研究,结果表明RBF神经网络在气体定量识别方面更具优势。
新型复合材料Zn2SnO4具有良好的气敏性,文献鲜有报道Zn2SnO4材料的制备以及氧化物掺杂改性;因此采用液相共沉淀法制备了Zn2SnO4粉体材料,利用X射线衍射仪(XRD)对合成的材料的结构进行了表征;通过固相反应制备了MnO2,Li2O掺杂的Zn2SnO4粉体,对旁热式气敏元件的性能进行了测试。实验发现Zn2SnO4是一种性能优良的酒敏材料,氧化物掺杂剂MnO2和Li2O的加入明显提高了材料
采用室温固相合成法制备了不同含量的MnO2/Al2O3系列敏感材料,试验研究了MnO2催化剂含量和焙烧温度对甲烷气体催化活性的影响,并考察了甲烷传感器灵敏度大小及敏感材料的长期稳定性。结果表明:该法制备的MnO2/Al2O3系列敏感材料具有较好的低温催化活性,且随MnO2含量的增加,催化剂的低温活性增强。综合考虑敏感材料的催化活性、灵敏度和稳定性,400 ℃焙烧制备的MnO2含量为30[%]的Mn
以钛酸丁酯为前驱物,乙醇为溶剂,采用Sol-Gel法合成了颗粒尺寸约十几nm、分散良好的纳米TiO2粉体。经测试,采用厚膜工艺用该粉体制成的元件较传统粉体制作的元件在灵敏度上提高50[%]以上。
文中介绍了一种管式结构的固体电解质NO2气体传感器。该传感器是用溶胶-凝胶法制备的NASICON(钠离子导体)为导电层材料,利用化学沉淀法制备的NiO和贵金属Au作为敏感电极材料制得的。文中研究了不同敏感电极材料对气体传感器性能的影响,以NiO+Au作为敏感电极材料的传感器具有较大的灵敏度,当工作温度在300 ℃时,对浓度为(5~200)×10-6的NO2表现出了良好的气敏性能,传感器的灵敏度大于
采用非水溶剂溶胶-凝胶法制备了粒径为10nm左右的SnO2基纳米气敏材料,制作成烧结型气体传感器,通过锑的掺杂来提高纳米SnO2气体传感器的灵敏度和选择性,结果表明,锑的掺杂百分比为0.045[%]时,传感器对酒精的灵敏度最大,并对酒精显示出良好的选择性和响应恢复特性。
文中分别以化学沉淀法、柠檬酸法和均相沉淀法制备了NiO纳米材料,通过XRD方法对所制备材料的晶体结构进行分析表征。并以上述不同方法制备的NiO为基体材料,Cr2O3、WO3为掺杂剂制作了电导型厚膜NO2气体传感器。研究了工作温度、掺杂剂等对器件气敏性能的影响。结果表明:掺杂WO3的NiO基厚膜传感器对NO2有较高的灵敏度、良好的选择性及响应特性,并且对器件的敏感机理做了初步的分析。
数字矿山建设的着眼点是矿山资源勘查开发信息化,其主要内容包括运行机制与保障系统、信息技术系统、信息增值服务系统等。紫金矿业集团的实践表明,数字矿山设计应面资源勘查、采选冶与经营,把支持领导决策与支持矿山勘探、开发等日常生产管理结合起来,使之成为矿山企业功能强大的信息工作站和信息齐备的信息网络结点。数字矿山建设只有以整体最优化为基本目标,整体设计、分步实施、循序渐进,以主题式矿山地质点源数据库建设为