基于提升小波包最优基变换的缸盖振动信号降噪研究

给出了一种基于提升小波包最优基变换的发动机缸盖振动信号降噪方法,给出了提升小波包变换公武,介绍基于最佳基分解的闭值降噪方法,并介绍了阚值的具体选择方法.将信号通过提升小波快速分解,对小波包系数进行阈值量化,用阈值量化后的系数对原信号重构,达到降噪的日的.通过计算仿真和实验,验证了方法的有效性.     

基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

风机振动信号的小波阈值降噪处理

针对现场采集到的风机振动信号中存在大量噪声问题,采用不同的小波和阈值组合对仿真信号进行降噪处理,得出db8小波和heursure阈值选取方法可以得到最优的降噪性能.并将该方法应用于风机实际振动信号的降噪处理.结果表明,采用db8小波和heursure阈值选取方法的降噪组合,不仅能够有效降低信号中的噪声成分,还很大限度的保持了原信号的故障特征.     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

基于小波分析的车载平台振动信号降噪处理

针对工程实验中采集的车载平台振动信号受到采集设备和环境干扰的问题,提出了一种针对趋势项噪声和随机噪声的小波阈值降噪算法.首先针对现有阈值函数的不足,构造出新的阈值函数;然后根据振源和噪声信息,设计了仿真模型以及针对车载平台振动信号的算法流程.仿真结果表明,与其他降噪算法相比,该算法对降噪指标SNR和RMSE都有所改善.对实验测得的振动信号进行了降噪处理,结果表明,该算法在处理趋势项噪声和随机噪声方面具有一定的优越性.     

基于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用

应用MATLAB小波工具箱中的一维小波包分析函数，采用默认阈值、调节后的阈值两种方法对含噪声的信号进行处理，并以一可见吸收光谱降噪为例，说明该方法在信号降噪中有效可行。     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法

采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。     

基于邻域相关性的小波图像自适应软阈值降噪

提出了一种新的基于邻域相关性的自适应软阈值降噪方法.软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其圆形邻域小波系数的相关性,同时结合自适应的贝叶斯阈值进行噪声滤除.并与NeighShrink、VisuShrink、SureShrink以及wiener2法进行比较试验,结果表明,本研究所提出的方法可以获得较之其它的方法更好的降噪效果.     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

基于CEEMD的爆破振动信号自适应去噪

针对爆破振动信号短时、突变的特点,提出了基于CEEMD的爆破振动信号自适应降噪方法。为解决信噪分量分界点的判定问题,该方法提出依据CEEMD分解得到的噪声分量和有用信号分量自相关函数的波峰宽度特性自适应地判定信噪分量的分界点的方法。对IMF分量消噪阈值函数进行了改进,新阈值函数具有连续和高阶可导性。实验分析表明:采用新阈值函数的CEEMD自适应去噪方法能够有效地去除实测爆破振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了爆破振动信号的突变细节,去噪效果良好。     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

一种改进的动脉CT图像去噪方法

针对常用医学图像去噪方法中存在去除噪声不全面、图像清晰度损失的缺点,提出一种改进型的方法.根据Brige-Massart惩罚策略,由图像自身噪声确定每层阈值,根据控制变量法确定其他的相关因素.结合图像去噪目的与去噪效果,根据计算机断层扫描(CT)图像动脉区域的灰度值特点,对阈值进行硬阈值化处理.最后,对图像进行仿真对比实验,实验结果显示:中值小波去噪的峰值信噪比(R_PSN),标准信噪比(R_SN)与均方差(E_MS)数值都优于其他去噪方法.     

一种改进的小波阈值去噪方法

介绍了基于阈值选取的小波去噪原理及实现方法,并对传统的软、硬阈值方法进行分析,提出一种改进的阈值函数.实验结果表明,新方法能有效地减少平稳信号与非平稳信号中产生的震荡和恒定偏差的影响,去噪效果优于传统方法.     

一种机械系统振动故障检测方法

针对现有机械系统故障诊断技术,本文提出了一种基于小波变换的振动系统故障检测方法——硬阈值滤波法和谱相滤波法相结合的小波降噪的组合滤波法。实验表明,该方法可以构造故障诊断所需的特征,直接提取对诊断有用的信息,降噪效果显著,对于信噪比比较低且参考噪音不容易取到的信号效果尤其明显,且失真度不大。     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结合的油气管道信号的联合去噪方法.首先,针对泄漏信号在时域利用SG平滑滤波降噪,去除尖脉冲、高频成分等噪声,提高输入信号的信噪比;将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF: Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号.通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法、VMD-小波变换、SG-VMD-时域SVD去噪方法相比,去噪后所得信号信噪比相对较高,并验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性.     

振动信号在跨越油气管道安全检测中的应用

跨越油气管道安全检测是油气管道保护的难点,对此提出了一种基于振动传感器的跨越油气管道意外载荷检测方法。基于阈值处理理论,构建了阈值-模极大值去噪方法,将重心频率、均方频率和频率标准差作为判断油气管道运行状态的特征参数;通过搭建长输管道振动实验系统,采用外物撞击的方法模拟跨越油气管道的意外载荷,对振动信号进行降噪处理并提取特征参数。结果表明,与传统去噪法相比,本文提出的去噪方法信噪比和计算速度获得大幅提升;管道正常运行和外物撞击状态下的振动信号的相关特征参数存在显著差异,说明了振动信号作为跨越油气管道状态监测指标的有效性;振动信号相关特征参数随着信号源与传感器距离的增加而增加,而对管道输量不敏感;流体流向对振动信号有重要影响,信号源在传感器上游时,相关特征参数显著高于信号源在传感器下游的情况。