多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.     

形态滤波在滚动轴承故障声发射信号处理中的应用

滚动轴承的状态监测和故障诊断意义重大.为有效诊断轴承早期的微弱故障,将形态滤波方法用于轴承故障声发射信号的处理,提出采用多尺度形态开闭和闭开组合的滤波器对信号降噪处理,采用闭运算对降噪后的信号进行形态滤波解调得到明显的故障特征频率,并对比故障振动信号和声发射信号的处理效果.研究表明: 形态滤波用于轴承故障声发射信号特征提取效果明显,适用于轴承的状态监测和故障的早期诊断.     

基于形态滤波优化算法的滚动轴承故障特征提取方法

针对轴承故障振动信号的非线性、非平稳性的特点,而且故障信号经常被各种噪声、干扰所淹没,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器相结合的方法。原始故障信号先经过局部均值分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后采用峭度值准则,选取峭度值最大的PF分量,再将其经过自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器进行滤波解调,最后解调结果进行频谱分析,提取故障特征。为了体现其可行性和优越性,与包络解调、LMD-形态闭运算和LMD-形态差值滤波三种方法进行了比较,仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,它具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障的精确诊断。     

基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制

针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,有效地改善了视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。     

自适应广义形态滤波和GG聚类在轴承故障识别中的应用研究

针对复杂工况下滚动轴承受机械噪声等因素影响轴承故障类型区分难的问题,提出了一种基于自适应广义形态滤波和GG聚类的轴承故障诊断方法。采用自适应广义形态滤波对轴承振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行变模式分解,去除虚假分量和噪声分量,最后对去噪后故障特征较多的信号分量求解近似熵,作为特征向量输入GG聚类分类器中,达到故障分类。仿真实验结果证明该方法能有效提取信号特征信息,准确识别故障类型。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

基于数学形态滤波的大地电磁强干扰分离方法

针对矿集区大地电磁信号采集过程中常引入强噪声干扰等问题,采用数学形态滤波对大地电磁强干扰分离方法进行研究。在仿真信号中加入常见的强干扰来检验形态滤波的降噪能力,根据噪声类型选取不同结构元素尺寸及大小,并将形态滤波应用于实测大地电磁数据的降噪处理。采用非线性共轭梯度法进行反演,考查形态滤波对提高大地电磁测量数据质量的改善情况。研究结果表明:数学形态滤波能有效消除大地电磁强干扰中的大尺度干扰和基线漂移现象,重构信号基本保留原始大地电磁信号特征,改善大地电磁测深数据质量。由于该方法原理简单、并行运算速度快,具有较好的应用价值,适合于矿集区海量大地电磁强干扰分离。     

一种强噪声下的监护信息降噪方法

为提高监护信息系统预报的准确性,提出一种强噪声下监护信息的降噪方法.该方法利用小波变换分析噪声和生理信号的小波系数的特点,应用Hampel滤波器对生理信号小波系数进行滤波处理,并将处理后信号进行小波逆变换,实现监护信息的降噪处理.选择PhysioNet数据库数据进行实验,结果表明文中方法对监护信息有较好的降噪效果.     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.     

ENO(Essentially Non-Oscillatory)形态小波及其在信号处理中的应用

提出了ENO形态小波算法,利用ENO插值基本无振荡的特性,改进了重构策略,即对原始信号进行形态小波算法分解,按ENO插值法进行重构.把该算法应用到信号处理中,实例分析结果表明,与形态小波相比,该算法取得的效果更好.     

基于自适应形态学的LPI信号检测预处理算法研究

针对传统算法在面对复杂环境中LPI信号检测时不能对噪声进行有效的滤波,提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理方法。首先建立单一尺度形态学滤波模型,其次在单一尺度形态学频谱数据做分段插值处理时,在每段采用加入比例系数的改进形态学腐蚀和膨胀机理,再将插值后的序列与原信号相减来对其进行修正,最后通过算法仿真,验证了改进的算法在弱化结构元素尺度选择矛盾对不同带宽处的噪声基底估计的影响的同时,还能大大降低整个算法运算量的效果,取得了良好的滤波效果。     

基于FPGA的数字化频分副载频解调器分析

利用可编程逻辑阵列(field programmble grate array,FPGA)技术实现副载频解调器的数字化处理,能较好地解决信号处理,提高解调精度。介绍了数字化副载频解调器的基本原理、设计方案和一种新的分布式算法(distributed arithmetic,DA),结合数字滤波器的特点,采用FPGA技术方法给予实现。用MAXPLUS软件对其进行了仿真,并对误差进行了较全面的分析。结果表明:利用FPGA技术实现数字化副载频解调器,既保证了通信的及时性、可靠性,提高了解调精度,又节约了大量资源,简化了系统结构。     

基于互相关算法的单丝取向度测量方法

为保证单丝生产的品质,针对单丝取向度进行测量,提出基于互相关算法的单丝取向度测量方法。该方法采用声速法测量单丝取向度,选用STM32 作为微处理器,并设计了激励脉冲放大电路与接收信号处理电路。微处理器产生的单脉冲经激励脉冲放大电路后传递至发送端压电陶瓷传感器使其产生振动,接收信号处理电路对接收端的信号波形进行滤波、放大等操作后送至微处理器进行AD( Analog-to-Digital) 采集与存储。 根据相关性原理,计算传感器在不同位置的接收时间差,已知传感器移动距离,即可计算声音信号在单丝中的 声速,进而可通过公式计算得到取向度,经实验验证结果表明,测量精密度优于1%。     

彩色图象噪声的形态滤波方法

形态处理是二值和灰度图象处理中噪声抑制、特征抽取、形状描述等的有效方法，本文提出了一种彩色形态变换，将数学形态学理论拓展到彩色空间，构建了彩色噪声形态滤波器，分析了其性质，实验结果表明它能有效地消除图像中的彩色噪声、保留图像边缘。     

适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．     

基于多尺度相关性的异常网络流量的检测与定位

在相关分析原理基础上,建立网络观测系统的模型,确定了网络流量的相关性特征,然后将多尺度相关分析方法引入系统检测中,提出了一种流量异常检测与定位方法。实验表明,与残差相关分析方法相比较,克服了干扰过多或者丢失信号细节成分两种不同性质的错误,该方法适合于突变信号的处理。