基于EMD（经验模态分解）联合小波阈值去噪的信号处理新方法。该方法首先利用EMD将复杂信号分解为多个IMF分量，然后对每个IMF分量进行小波阈值去噪处理，再通过计算IMF分量与原始信号的相似度，最终重构去噪后的信号。文中还讨论了小波基的选择及其重要性，并提出了使用SNR和RMSE作为去噪效果的评价标准。此外，文章提到除了EMD外，还有多种模态分解方法如EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD等可用于改进去噪效果。 适用人群：从事信号处理领域的研究人员和技术人员，特别是熟悉MATLAB工具的用户。 使用场景及目标：适用于需要从含噪信号中提取有用信息的应用场景，如音频处理、图像处理、生物医学工程等领域。目标是提高信号质量，减少噪声干扰，提升数据准确性。 其他说明：该方法不仅限于EMD，还可以扩展到其他模态分解方法，以适应不同类型信号的特点。

在工业驱动与伺服控制领域，永磁同步电机(PMSM)由于其高效率、高功率密度和良好的鲁棒性而得到广泛应用。为了实现对永磁同步电机的精确控制，传统方法需要检测电机电枢绕组的三相电流和母线电流来完成电流闭环控制和过流保护。然而，这样的方案需要大量的电缆线和信号调理电路，从而增加了驱动电路的复杂性，降低了系统的可靠性，同时显著提高了成本。 为了解决这一问题，研究者们提出了基于母线电流传感器的电压空间矢量控制方法，旨在减少对电流传感器的需求。本文探讨了两种基于母线电流传感器的三相电流重构方法。这两种方法主要针对电压空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制中出现的非可测量区域问题，并在仿真环境下对它们的可行性进行验证。 文章介绍了SVPWM周期内采样法的局限性。在SVPWM周期内，存在非可测量区域，这意味着无法从单一的母线电流传感器中直接重构出完整的三相电流。针对这一问题，文中提出了一种修改母线电流采样策略的方法。这种策略依赖于扇区的保持，即在SVPWM周期内采样时，通过保持当前扇区的电流值来构建相邻扇区的电流值。该方法特别适用于扇区切换附近的情况，在该策略下可以有效地构造三相电流。 接着，文章讨论了SVPWM周期外采样法。与周期内采样法不同，SVPWM周期外采样法通过引入额外的采样脉冲，在每个PWM周期之外对母线电流进行采样。此方法的优点是它可以在每个PWM周期都获得准确的三相电流值。虽然在实际电流中引入了高频谐波，但由于引入的三个采样矢量的合成矢量为零，因此不会对实际电压参考矢量造成任何影响。仿真结果证明了此方法的正确性和有效性。 此外，文中还提到了Matlab/Simulink的仿真研究，通过对比分析两种不同的相电流重构方法，旨在提供一种能够满足实时电流监控要求同时减少硬件成本的解决方案。 总结来说，本文介绍了两种减少电流传感器需求的三相电流重构方法，并通过仿真证明了它们的有效性。这两种方法均依赖于对母线电流的采样和处理，能够解决SVPWM控制中的非可测量区域问题，并在不影响电机控制性能的前提下，减少硬件成本和提高系统的可靠性。这一研究成果对于推动永磁同步电机在低成本驱动和通用控制领域的应用具有重要意义。

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

基于多重分形小波模型的端到端网络流量重构方法

为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。

CS多种稀疏重构方法以及仿真结果matlab

集料表面微观纹理的三维数值模型重构方法，钱振宇，吴将丰，沥青路面粗集料表面的微观纹理影响着路面的抗滑性能。本文使用白光干涉仪对集料表面的微观纹理进行测量，得到了集料表面高精度的

基于扩展卡尔曼滤波器的矢量控制感应电动机实时传感器故障检测，隔离与重构方法

为降低随机观测矩阵在压缩感知应用中所需的存储空间，提升大尺寸图像重构的实时性，提出一种半张量积压缩感知方法。利用该方法构建低阶随机观测矩阵，对原始信号进行全局采样，随后将测量值进行分组处理并采用l

在点云精简环节，本文通过分析总结选取给定点间距离法、弦高偏差 法、角度弦高法做为研究对象。首先采用Matlab实现上述三个算法，然后 进行了大量实验。根据点云精简在简度、精度、速度三方面上的度量，确定 了参数设置准则和方法的应用范围，为后续工作提供了技术支撑。