基于HHT的海洋上升流弱信号的识别问题的研究

摘要

海洋中上升流的流速非常微小，仅有10-3～10-1毫米/秒，作用于传感器产生的输出信号十分微弱，而且容易受到复杂海洋环境噪声的干扰，难以识别。本课题来源于国家自然科学基金项目“可测上升流的三维瞬时海流传感器的研究(No.41076061)”，研究依靠希尔伯特黄变换(HHT)提取上升流特征信号的处理方法。
　　本文首先介绍了上升流的研究背景和意义，探索了复杂海洋环境的噪声源和频谱特性;介绍了HHT的基本理论，对经验模态分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)进行了详细的阐述。
　　其次，重点阐述了微弱信号的检测方法——相关法、最小均方误差(LMS)自适应滤波法和小波(Wavelet)分析，运用上述三种方法分别对噪声背景下的弱信号进行分析;根据分析结果提出将LMS自适应滤波和EMD结合起来，通过LMS自适应滤波提高信噪比改善EMD环境，确保EMD的分解效率和准确性。
　　继而，研究应用EMD的方法提取信号的趋势项;针对海流传感器产生的微弱信号，探讨了通过HHT方法来识别，根据信号HHT的Hilbert谱和固有模态函数(IMF)的傅里叶频谱提取有用信号，信噪比过低时，提出对信号预先进行滤波处理，仿真证明这种方法的辨识度较高。
　　最后，通过HHT的方法对传感器进行流体分析得到的上升流仿真实验数据进行处理，结果验证了HHT方法获得参数的有效性。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．1．1 研究意义

1．1．2 海洋上升流的研究及发展

1．2 希尔伯特黄变换的研究和应用现状分析

1．3 论文研究的意义

1．4 本文研究的主要内容

第二章 基本相关理论

2．1 海洋环境噪声

2．1．1 深海环境噪声谱级

2．1．2 浅海环境噪声谱级

2．2 希尔伯特黄变换

2．2．1 经验模态分解(EMD)

2．2．2 希尔伯特变换(HT)

2．2．3 Hilbert谱和边际谱

2．3 本章小结

第三章 微弱信号的检测方法

3．1 引言

3．2 相关检测法

3．3 最小均方自适应滤波器及LMS算法

3．4 小波分析

3．4．1 连续小波变换

3．4．2 多分辨分析理论和Mallat算法

3．4．3 非线性小波变换阀值法去噪

3．5 自适应算法和EMD的结合

3．6 本章小结

第四章 基于HHT的强噪声下微弱信号的识别

4．1 引言

4．2 信号趋势项的提取方法

4．2．1 正弦信号线性趋势项的提取

4．2．2 线性、多项式和指数趋势项的提取

4．3 噪声背景下微弱信号的识别及提取

4．4 本章小结

第五章 海流传感器的数据处理分析

5．1 引言

5．2 传感器单元球的数据处理分析

5．3 传感器整体结构的数据处理分析

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况