影响遥感相机成像质量的因素很多，为了提高遥感相机电子学成像质量，对核心元器件的信噪比、电路带宽、抑制高频信号干扰和暗电平箝位等影响因素进行了分析，提出了改进方法，并进行了实验验证。达到空间实际应用的要求。

目的探求可应用于航天和航空领域的有效自适应噪声抵消算法.方法设计变步长的最小均方算法(LMS算法)实现自适应噪声抵消.通过估计输入信号信噪比确定迭代步长,从而自动调节自适应滤波器参数,直至获得被干扰语音的最优估计.结果当输入的含噪语音信噪比为-6 dB、0 dB、6 dB时,降噪后输出信噪比分别为18.2 dB、22.1 dB和25.2dB.结论该算法性能优于归一化LMS算法,可为今后自适应噪声抵消技术在航天和航空领域的应用提供依据.

超声相控阵中，相位校正在消除相位畸变中起着重要作用。部分相控阵探头，阵元的面积小，回波信号弱，信噪比差。针对该问题，首先研究了邻近和集总相关估计在不同信噪比情况下的校正性能：发现信噪比SNR〉12dB时，邻近相关估计基本不产生估计误差；SNR〈5dB时，邻近相关估计产生的误差随着信噪比下降急剧增大。而集总相关即使在噪声强度较小时也不能做到估计误差为0；在噪声强度增大的过程中，其估计误差并未急剧增加，这与邻近相关估计不同。根据邻近和集总相关的特点，提出了混合相关校正结构。实验表明，混合相关充分利用了邻近和集总相关估计的优点，显著提高了图像质量。

涡街流量传感器在测量小流量时由于信号微弱而不易检测，为解决这一问题从而扩展其测量下限，从传感器设计入手，研究在二维流场中压电探头与旋涡发生体的位置关系，找到适合信号检测的最佳位置．通过在三元回流式风洞中试验，利用热线测速以及压电探头测压得到发生体下游不同位置处的速度和压力信号，分析了信号强度、信噪比、小波系数和小波能量随检测位置的变化规律，最终给出了风洞中3种尺寸旋涡发生体下游的最佳检测位置：宽度14mm发生体的最佳检测区域为距发生体50～75mm，宽度22．5mm发生体的最佳位置在100～150mm，宽度28mm发生体的最佳位置在150～200mm．根据试验结果提出了估算最佳位置的公式，即最佳检测位置与发生体距离为涡街波长的二分之一．试验的分析方法和结论具有普适性，可推广到管道三维涡街流场中探头位置的...

由于对铸造车轮和齿轮晶粒度的超声波检测无现行标准和技术文件可查，但晶粒度对铸件性能的影响又是不可忽视的，因此对铸造车轮和齿轮晶粒度的检测就显得很有必要。当超声波在晶粒度粗大的材质中传播时，散射衰减严重，被散射的超声波沿着复杂的路径传播到探头，在示波屏上引起林状回波，使信噪比下降，严重时噪声会湮没缺陷波。而在晶粒度较细的介质中，

超声检测时探伤仪的电噪声和被检粗晶材料的散射噪声严重影响检测回波的信噪比.研究小波变换软阈值去噪方法在超声检测回波处理中的应用.在分析仪器电噪声、材料散射噪声和缺陷回波的小波变换特性的基础上,提出一种用一个尺度间变化的门限阈值来抑制噪声回波的小波变换系数再重构检测回波的方法提高信噪比.距离-波幅-当量曲线测定实验结果表明,该方法具有很好的去噪效果,处理后的回波损失小,能保证超声探伤的定量准确性.

为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（UNDE）中基础数据的信噪比（SNR），提出了一种基于提升小波变换多分辨率分析的超声信号消噪新技术．在分析传统裂谱分析（SSP）方法原理及其局限性的基础上，通过采用提升小波变换多分辨率分析能力将原始超声回波信号进行子带分解，然后按照一定的信噪分离规则来消除噪声，达到提高信噪比的目的．实验结果表明，与传统裂谱分析方法相比，该方法增强了消噪性能的稳定性，提高了超声回波信号的信噪比．

为了缩短微机械谐振器的测量时间,提高测量效率。提出了一种针对压阻检测的微谐振器的频率特性测试新方法,该方法利用欧姆鉴相器,积分器和微处理器实现对微弱信号的有效检测。欧姆鉴相器以检测电阻为鉴相器,利用欧姆定律实现参考信号和被测信号的乘法鉴相运算;通过积分器实现对鉴相结果的积分运算,抑制干扰和噪声;微处理器用于对积分数据的采样并处理。实验结果表明：微谐振器快速测试方法样机的等效输入噪声指标约为槡2.7 nV/Hz,单频率点的测量时间为4 ms,与商用锁相放大器（LIA）相比,测量效率大大提高了。

在超声成像中,由于缺陷信号易被噪声湮没,信噪比受到很大的削弱,针对该问题,讨论了高阶维格纳互谱对高斯噪声的抑制作用,提出了一种改进的基于该分布和似然比理论的超声成像算法.试验结果表明,用该算法能从强噪声中识别出缺陷点,提高成像的信噪比.

超声检测中,特定的缺陷回波与发射信号一般都具有一定相关性,因而可利用相关技术来增强缺陷回波信号.针对脉冲回波法的缺点,介绍了相关技术在超声检测中的应用原理,通过基于相关技术的超声缺陷信号处理的应用实例表明,在获得较好的运算经济性的情况下,能够把湮没在噪声中的信号提取出来,从而大大提高了缺陷信号的信噪比.