保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

正交小波多尺度阵列观测声信息融合预处理算法

在声阵列信号处理中,为了提高窄带声信号的信噪比,降低信号的失真率,提出了基于q带正交小波多尺度分析的阵列观测声信息融合预处理算法。首先,该算法将多通道阵列声信号随机分组,基于正交小波多尺度分析得到阵列信号的细节信号矩阵函数及近似信号矩阵函数;其次,构建了各组细节信号的互相关函数,给出了细节信号互相关矩阵,以细节信号的均值互相关函数为细节阈值,得到了融合细节信号集合;再次,基于融合细节信号集合和近似信号矩阵函数重构了声信号。最后,通过静态半实物仿真试验及能量比、标准差、相关系数、信噪比四个方面的统计分析,表明融合预处理算法后的观测信号不仅保留了初始观测信号90%的声能,降低了初始观测信号的波动程度,而且还保持了初始观测信号90%的相似度,提高了信噪比,降低了信号的失真率。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

飞机发动机轴承滚动体故障诊断的MATLAB实现

主要论述小波变换在信号处理方面的优越性,并通过MATLAB对飞机发动机轴承滚动体故障检测数据进行降噪处理。实验结果表明,对于在频谱图上难以找到其相应的明显频率成分的准周期故障信号,利用小波变换的多重分辨率特性,使故障成分的细节信号得到放大,对比该频率和故障情况下计算出的故障频率可以找出故障的原因。     

自适应倾斜面元叠加

叠加处理是提高地震资料信噪比的主要手段。动校正处理限制了野外观测系统覆盖次数的增大，从而影响了现有的共中心点（ＣＭＰ）水平叠加方法的去噪能力。文中提出的自适应面元（ＡＤＡ）叠加法以面元估计代替点估计，等效地增大覆盖次数，提高了资料的信噪比；自适应地选择面无方向，对资料的剩余动、静校正误差进行补偿；对间断点处进行非线性处理，保持资料的横向分辨率。理论数据和实际数据的实验结果表明，ＡＤＡ叠加可得到很好的改进效果。     

一种抑制PD白噪干扰的有效复合信息技术

根据局部放电(partial discharge,PD)信号与白噪干扰经复小波变换后的不同特点,利用复小波变换后实部、虚部的简单信息构造出一种抑制白噪干扰的实、虚部组合序列的有效复合信息,分析该复合信息中序列幂指数对PD去噪性能的影响,并用去噪前后描述信号波形相似参数(normalized correlation coefficient,NCC),结合信噪比(signal to noise ratio,SNR),对用复小波变换去噪后的效果进行综合评价,给出不同的局部放电波形对应的复合信息序列幂指数值,最后,用所构造的db4复小波对仿真和实测PD信号进行了去噪。研究结果证明了在众多的复合信息中,复小波变换实、虚部组合序列的复合信息能有效抑制PD白噪干扰,畸变小,在-7 dB的强噪声中,提取PD信号的NCC和SNR仍高达0.918 6和17.42 dB,有利于PD检测。     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理 ,并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中 ,即通过二进离散小波变换 ,把实际噪声信号进行多层小波分解 ,使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示 ,为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。     

小波分析用于钢板孔洞的涡流检测研究

小波的时频局部化和多尺度特性,使其特别适用于信号的奇异性探测和瞬态信号的检测以及强周期性噪声干扰下非平稳信息的提取。将小波分析用于钢板孔洞测量的数据处理过程中,通过以最大信噪比为依据的自定义信息代价函数来获取小波包最优基函数,使重构信号的信噪比大幅度提高,从而确保了钢板孔洞的测量精度与分辨率。实验分析表明,小波分析不仅可用于单孔信号的高效定位提取,而且通过一定的逻辑分析与判断,同样适用于连孔和多孔信号以及存在管道焊缝信号的高效分辨。     

基于改进奇异谱分析的信号去噪方法

传统的去噪方法,比如小波阈值去噪,它只对高斯噪声有效,对于脉冲噪声却无能为力.近年来发展起来的奇异谱分析方法可以在高信噪比的条件下很好地滤除上述两类噪声,但该方法降噪过程涉及了一定的主观因素,并且受矩阵扰动理论的限制,该方法随着信噪比的降低,去噪能力也随之下降.针对上述情况,提出一种改进算法,将矩阵秩最小化理论应用于奇异谱分析方法中.仿真结果表明,改进算法去噪效果明显,能够最大限度降低信号均方误差,提高信噪比,增强奇异谱分析方法的通用性.      

电力扰动信号的小波形态学去噪方法

电力系统运行中扰动现象对供电质量和系统的安全运行造成了极大的影响.为了找出各种扰动现象的规律,减少、避免扰动发生,通常采用小波变换方法从噪声中提取扰动信号,但有些扰动信号与噪声的小波变换系数值相近,且低于阈值被当作噪声去掉,导致信号失真.本文提出了一种小波形态学融合的去噪算法.仿真结果表明:该融合算法能有效消除噪声并能...     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型 ,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

数字合成周期信号的频谱及信噪比

数字查表法合成周期信号是一种最常用的直接数字频率合成技术。该方法若再利用小数地址序列生成技术 ,可达到很高的频率分辨率。然而 ,采用小数地址序列生成技术合成波形 ,会产生“寄生谐波”。作者采用非均匀采样周期信号谱分析方法 ,研究以查表法合成的周期信号的频谱 ,推导了合成周期信号的信噪比 ,并揭示了其一些重要的性质。这些理论 ,对于设计满足一定信噪比要求的数字波形合成器及对其性能的分析具有指导意义     

矿山微震信号小波分析与研究

 针对目前人工信号识别技术和傅里叶变换在分析识别矿山微震信号时的局限性,提出Matlab小波工具箱分析方法。首先对矿山实际监测到的干扰矿震信号进行小波变换,对小波分解之后的矿震信号进行频谱分析,结果表明能够准确地观察到信号的突变点,确定矿震信号P波初到时,从而更加精确得出矿震震源的位置和能量大小;其次对受干扰矿震信号进行小波消噪,同时对小波分析的4种阈值降噪方法进行分析对比,发现无偏似然估计阈值效果最好,显示了小波分析的强大消噪功能。研究结果表明,小波分析具有良好的矿震信号识别效果和消噪能力,是矿震信号处理和分析的一种有效方法。     

反演法在提高地震资料信噪比中的应用

t x预测滤波法是噪音衰减的通用且有效的方法 ,但是在噪音背景中存在平行同相轴时将产生假同相轴及出现子波畸变和振幅衰减等现象 ,这是因为噪音的存在影响了滤波器的计算。利用反演法对理论模型和实际数据进行了滤波处理 ,该方法可以有效地消除一般t x预测滤波处理中存在的缺陷。实际应用表明 ,这种方法更能满足对地震资料高分辨率、高信噪比和高保真的要求 ,处理效果更接近实际。