面向人机合作混合智能的可穿戴机器人控制理论与方法”等7项成果安徽省自然科学奖二等奖；授予“干涉式纤上集成传感技术研究”等22项成果安徽省自然科学奖三等奖；授予“基于高温超导材料的磁体技术与应用”等3项成果安徽省技术发明奖一等奖；授予“光生微波超低噪声信号发生技术与仪器
式中f(n)——原始信号功率；fs(n)——去噪声信号功率；snr——信噪比，db。图3 小波去噪对比2.2 信号分析功能开发本设计采用时域分析和频域分析结合
但在实测中，nh3逃逸量很低，得到的吸收信号十分微弱，难以区分于噪声信号，而且在测量中很难精确确定基线的位置，基线位置造成的误差对质量浓度反算结果有很大影响，如此很难将直接吸收测量法用于nh3逃逸这样的低质量浓度测量中
它的原理是首先把变压器的噪声信号转变为电信号，然后放大激励噪声发声器，使各噪声发出来的噪声，振幅相等，相位相反，使变压器噪声受到破坏性干扰，可降低噪声15db（a）左右。
如风力发电机组在启动和停机时，其转速、功率等都是非平稳的，即使在稳态运行时，若发生摩擦或冲击，发电机转子的阻尼、刚度、弹性力等发生变化，产生的噪声信号也变得非平稳。
由于噪声发生器所发出的声音会转变变压器的噪声信号，使其以电信号的形式传输出来，因此而实现了噪声相互抵消的作用。为了使变压器的噪声在噪声发生器破坏性的干扰下而消失，需要两种噪声在振幅相等的条件下实现。
小波分析方法可以将原有噪声信号进行多重分解，对噪声信号进行细微观察发现其中异常信号，并对异常信号进行放大、定位，让科研人员更加容易对噪声结构进行分段研究，找出所需要的关键性噪声信号特点，实现数据分析真实性
3 噪声监测过程中的问题3.1 监测点位置选择不恰当噪声监测执行后，对噪声监测的数据要求更加规范严格，因为噪声信号的不连续分布特点，加之噪声监测环境更趋复杂，导致监测点选取的难度加大。
噪声故障监测发展现状与振动信号一样，机械设备的噪声信号中蕴涵着丰富的设备状态信息，噪声信号同样能应用于机械设备的故障诊断。...从理论上讲，完全可以用噪声信号来对设备的运行状态以及故障进行在线监测和预报。但由于机械设备其工业运行环境的复杂性以及运行环境生源的相互干扰性，在实际的测量中应用噪声进行监测的效果并不那么理想。
可有效克服电磁干扰的影响3.特定的频带滤波：针对检测环境内来自一些固定无线设备的调制干扰信号，在数据采集程序中或事后数据处理时专门增加该频率的滤波设置4.适当提高门槛值：该方法同时剔除了低于门槛的声发射信号和噪声信号