摘要:微光像增强器是夜视技术中的核心部件，信噪比是评价微光像增强器性能的重要参数之一。设计了一种基于FPGA的像增强器信噪比测试仪控制系统，包括信号采集模块、恒流驱动模块、主控模块、通信模块和电源模块等。系统以XC7K325T型FPGA为核心，完成ADC、DAC、串口通信等功能以及接口间逻辑设计，实现光电流数据采集、信号处理以及系统参数设置等功能，从而完成像增强器信噪比的测量。测试结果表明，像增强器信噪比测试仪各项功能执行正常，信噪比测量误差小于2%，验证了控制系统设计的正确性，为信噪比测试仪的可靠应用奠定基础。

摘要:针对归一化最小均方（NLMS）算法初始滤波效果较差以及非局部均值(NLM)滤波鲁棒性较差的问题，本文提出一种基于变分模态分解(VMD)-豪斯多夫距离非局部均值（HDNLM）滤波改进模型。对于下肢肌电信号中的电力线干扰和高斯白噪声，利用VMD对含噪声信号进行分解，通过HDNLM对分解信号进行滤波，并把滤波输出的信号进行叠加，最后利用信噪比(SNR)和改进的均方根误差(IRMSE)来评价算法的性能。实验结果表明，在16块肌肉肌电信号中，当噪声幅值是0.1~0.2 M时，NLM及其改进NLM(INLM)相对于VMD-HDNLM和NLMS，其平均滤波的效果较好；但是当肌电信号噪声幅值是0.3~0.5 M时，VMD-HDNLM的IRMSE值相对于NLM、NLMS和INLM平均提高0.64%、1.84%、3.11%和13.95%、12.77、11.07%以及1.05%、1.74%、2.85%。与此同时，VMD-HDNLM算法要比NLM、INLM算法取得IRMSE较小值的参数范围更广，其鲁棒性较好，在实际情况中取得较优值的概率更大。

摘要:甚高频通信在民航中有广泛应用，但是它极易受到各种噪声的干扰，传统方法去噪效果差且没有消除固有干扰，本文提出了一种基于小波分析的自适应卡尔曼滤波算法。该算法在小波分析中提出了新阈值函数，在自适应卡尔曼滤波算法中增加了调节窗口长度的自适应因子，以此来调节滤波增益，可以有效地避免滤波发散。本文随机选择了某一时段四种不同频率的甚高频语音信号，并用提出的算法进行滤波处理，从信噪比、均方根误差、信号波形图和语谱图等方面进行分析。结果表明，该算法能够有效去除甚高频语音信号中的噪声，可以获得更高的信噪比和更小的均方根误差，进一步提升语音质量。

摘要:针对鬼成像重构效果差所导致目标信息难以有效凸显的问题，结合自编码神经网络降噪优势，提出了一种鬼成像优化方法。该方法以手写数字数据集为样本，在对探测数据进行二阶关联获得初始鬼像的基础上，构建了一个降噪网络模型。该网络模型采用Leaky relu线性激活函数来解决网络的过饱和和单元死亡的问题，并通过10000个测试样本集验证了所提网络模型的有效性。通过对不同采样率下优化前后鬼像的质量进行了对比分析，分析结果表明，优化后综合不同采样率下鬼像的峰值信噪比较CGI、DGI、CS分别平均提高87.02%/93.99%、81.97%/85.90%、27.22%/18.16%；对比度较CGI、DGI、CS分别平均提高479.03%/363.79%、380.42%/272.91%、38.76%/31.05%。