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《基于小波分析的脉冲星信号消噪处理》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第期−./+01卷第夭文学报!∀∀#年月∃%&人∃∋()∗+∗,&%∃∋&+&%∃2341,!567#8基于小波分析的脉冲星信号消噪处理‘‘!朱晓明廖福成唐远炎5/北京科技大学应用科学学院北京/∀∀∀975!香港浸会大学计算机科学系香港九龙塘7摘脉冲星信号是一种典型的非平稳信号,且信噪比非常小1目前对脉冲星信号的要处理仅局限于对脉冲星信号不同周期的迭加1根据脉冲星信号的特点采用小波消噪的方法对其进行处理,并对小波的选取和分解层数的优化进行了研究1结果表明小波阑值消噪能1够对脉冲星信号实现
2、噪声剔除,达到既净化信号,又不丢失高频有用信息的目的从而实现了迭加较少的信号周期就能够获得与较长时间迭加相似或更好的效果,可以大大提高脉冲星观测的轮廓精度1关扭词脉冲星,小波变换,消嗓::中图分类号;/#/<文献标识码∃/引言,它脉冲星是一种高密度的中子星在高速旋转的同时向太空中以一定周期向外发射1电磁波脉冲脉冲星以其极端奇特的物理性质和极端稳定的脉冲周期引发了天文学、物理学等领域的多方面开拓1其中的毫秒级脉冲星信号被认为是自然界中最稳定的时钟/=1由于脉冲星距离地球一般在上百到几十万光年,在传输
3、过程中受到空间介质、大气层,,,、、等的影响传输到地球的信号非常弱并且在接收过程中会受到宇宙射线人造卫星通信电波以及天线和接收机本身性能等的影响,接收到的信号的信噪比非常低1所以,信号噪声消除的效果将直接影响到脉冲到达时间的观测精度和脉冲轮廓的观测结果,并1/2?≅将直接关系到与之相关的科学目标的研究如图5>7为用英国0.ΑΒ>ΑΧ夭文台的#米射电望远镜接收到的/ΔΕ/#脉冲星的功率信号1目前,提高脉冲星信噪比通用的方法是,较长时间的跟踪信号源按照已知的周期把信号进行迭加1图45Φ7为对/Δ十/
4、#脉冲星信号进行Γ9个周期迭加的结果1,用但是:,迭加的方式提高信噪比有其一定的局限性首先必须在知道信号的周期的情况下才能,,<进行处理其次受到地球自转等天文因素的影响在地球上接收到的脉冲星信号的周期会有细微的变化,所以较长时间的迭加对提高观测精度有一定的影响1脉冲星信号是典型的非平稳信号/!1传统的消除噪声的方法主要是采用傅里叶变换,,加以分析这种方法适用于信号是平稳的且具有明显区别于噪声的谱特征对于非平稳!孚,!∀∗今!#收到原稿∀ΓΗ∀,!收到修改稿8+∗:#∀!!∀/国家自然科学基金项目
5、5/7资助:期朱晓明等基于小波分析的脉冲星信号消噪处理1图4接收到的脉冲星/Δ十/#数据5图中纵坐标为采样数据的平方,下同75>7没有迭加的右旋数据,5Φ7经过Γ9个周期迭加后的右旋数据1ΙϑΚ1/(Λ≅?≅ϑΝ≅.≅4Ο?0Π她Α≅Οϑ≅Θ.>Ο>0Ρ;34Σ>?/ΔΕ/#(Λ≅4ΚϑΟ3.ϑΑ>4≅Μ≅≅Μ:>Ν≅50Α0Η0?.ϑΑ>Ο≅Σ>?≅ΟΛ≅Σ明≅0ΡΟΛ≅,·≅≅≅ϑΝ≅..>Ο>,ΟΛ≅Σ≅、Ρ044Σ715>(Λ≅.>Ο>0Ρ?ϑΚΛΟ>?>Π0Θ7Τ04>?ϑΥ>Οϑ0Α0
6、Ρ04≅≅Ο?>ΚΑ≅Οϑ≅ΘϑΟΛ03ΟΣ3Τ≅?ϑΠΤϑΟϑ0Α<Φ(Λ≅.>Ο>0Ρ?ϑΟΤ>?Η0Π0Σ57ΚΛ04ϑΥ>Οϑ0Α0Ρ≅4≅ΜΟ?0Π铭Α≅Οϑ≅、Ν>Ν≅毛ς‘ΡΟ≅?Γ9;≅?ϑ0.ΣΣ3;≅?ϑΠ;0ΣϑΟϑ0Α1信号就不适合1小波分析作为一种新型的时频分析方法,由于其具有良好的时频局部性,并且有快速算法5,>4,1>Ο算法7加以实现因而受到了越来越多的关注应用小波理论可以很好地对非平稳信号进行消噪处理1本文把经过不同周期迭加后消噪效果并不好的脉冲星信号作了进一步的消
7、噪处理,,拟采用小波方法对脉冲星信号进行闭值消噪处理的探索以期实现较少的迭加周期即可达到较高的观测精度1本文分别采用了不同的小波分解层数以及应用不同的小波函数进,行了消噪处理实验研究并通过计算&∋Ω值找到了消噪效果最佳的分解层数以及最佳的小波函数1实验结果表明用小波消噪的效果比用传统的周期迭加消噪效果要好很多1!小波变换:设沪5Ο7是满足条件,,5。7一Ξ、Ψ一‘.山ΖΜ0厂一的平方可积函数,式中乡5司是函数抓Ο7的傅里叶变换1那么函数Ρ5Ο7〔护5司的积分小波变换定义为,,。、、1[二/∀Ο一Φ
8、>,。,沪>,。>一“‘,肆2二丈27∴Ψ]&25Ο7沪57.Ο2一0—>式中,>称为伸缩因子,Φ称为平移因子1上式表示的是小波变换的连续模型,在实际应用中需要将小波变换数字化后加以实1,,:现取上式中的>二!,⊥Μ_得二进小波变换、,。、[二[Ρ∗‘一万二了!,,“,沪!,,“一4“一’“‘甲,洲2一吸2740257丈币了7“‘⊥Η天文学报卷式中2为尺度参数1在实际应用中信号所包含的频率成分总是有限的,可采用有限尺度上的二进小波变换1,>4>Ο⎯>=提出多尺度分析,通过它可以
