用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

Wavelet domain adaptive filtering algorithm for removing the seamless pipe noise contained in the magnetic flux leakage data

With the widespread application and fast development of gas and oil pipeline network in China, the pipeline inspection technology has been used more extensively. The magnetic flux leakage （MFL） method has established itself as the most widely used in-line inspection technique for the evaluation of gas and oil pipelines. The MFL data obtained from seamless pipeline inspection is usually contaminated by the seamless pipe noise （SPN）. SPN can in some cases completely mask MFL signals from certain type of defects, and therefore considerably reduces the detectability of the defect signals. In this paper, a new de-noising algorithm called wavelet domain adaptive filtering is proposed for removing the SPN contained in the MFL data. The new algorithm results from combining the wavelet transform with the adaptive filtering technique. Results from application of the proposed algorithm to the MFL data from field tests show that the proposed algorithm has good performance and considerably improves the detectability of the defect signals in the MFL data.     

提升小波在漏磁信号处理中的应用

为了解决在漏磁信号中的噪声抑制问题,在讨论了第二代小波变换基本原理及其特点的基础上,提出了应用第二代小波的算法对采集的漏磁信号进行消噪处理,并在阈值处理过程中引入了软硬阈值折衷法.仿真结果表明,与传统小波变换的去噪效果相比较,该降噪处理方法,不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法.     

基于多节点样条理论的漏磁数据去冗余压缩算法

为解决管道漏磁缺陷检测中采样数据的去冗余压缩问题，在利用小波去噪的基础上，根据多节点样条理论具有插值过程无需解方程组、逼近误差小、基函数有界支集的性质，通过构造一个对称的、局部支集的、拉格朗日型基函数，从而设计出一种能快速、高效地逼近原检测数据的去冗余压缩新算法，以提高管道漏磁在线检测数据压缩的实时性．用实验室检测到的漏磁数据对该算法进行了验证．结果表明，该算法具有很好的实时性及较高的数据压缩率．     

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·     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。     

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。     

De-noising stochastic noise in FOG based on second-generation DB4 wavelet and SURE-threshold

An effective de-noising method for fiber optic gyroscopes (FOGs) is proposed. This method is based on second-generation Daubechies D4 (DB4) wavelet transform (WT) and level-dependent threshold estimator called Stein’s unbiased risk estimator (SURE). The whole approach consists of three critical parts: wavelet decomposition module, parameters estimation module and SURE de-noising module. First, DB4 wavelet is selected as lifting base of the second-generation wavelet in the decomposition module. Second, in the parameters estimation module, maximum likelihood estimation (MLE) is used for stochastic noise parameters estimation. Third, combined with soft threshold de-noising technique, the SURE de-noising module is designed. For comparison, both the traditional universal threshold wavelet and the second-generation Harr wavelet method are also investigated. The experiment results show that the computation cost is 40% less than that of the traditional wavelet method. The standard deviation of de-noised FOG signal is 0.012 and the three noise terms such as angle random walk, bias instability and quantization noise are reduced to 0.007 2° /ℴh, 0.004 1° / h, and 0.008 1°, respectively.     

小波域阈值滤波在测井信号去噪中的应用

从测井信号噪声特征出发,建立测井数据噪声模型。根据测井信号的特殊性,提出一种运用一维离散小波变换和小波包变换对测井信号进行小波域阈值滤波分析的方法,探讨了几种阈值确定方法。借助MATLAB7.0小波降噪函数,运用MATLAB语言编写了小波滤波程序,对实际曲线分析结果表明,小波域阈值滤波优于传统测井曲线滤波方法。运用小波分析可以有效地去除测井曲线噪声干扰,同时也可较好地保留测井曲线纵向分辨率。     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

基于小波域的图像去噪算法

提出一种基于图像像素分类的小波阈值去噪方法.将图像进行小波变换后的结果看成一幅图像,对小波域中的低频信息利用自适应滤波器进行平滑,而对高频信息按图像像素分类的原则利用图像的方向信息测度来区分边缘和噪声,然后把噪声部分的小波系数置零,最后重构得到去噪图像.实验结果表明,算法可较好地改善图像的视觉效果.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

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。     

基于分水岭和广义非局部平均的小波去噪

非局部平均滤波去噪方法和基于广义非局部平均的小波域去噪方法都会在不同程度上损失图像细节信息.为了在去除图像噪声的同时更好地保留图像细节,文中提出了一种基于分水岭分割和广义非局部平均的小波去噪方法.首先对含有噪声的图像进行基于梯度的分水岭分割并保留分水岭脊线;然后对含有噪声的图像进行多维度小波分解,对分解的每一层系数估计尺度系数和形状系数,构造每层小波子系数的广义高斯模型,对每层细节子带信息分别在水平、垂直、对角线3个方向应用基于广义高斯模型的非局部平均滤波;最后用含噪图像中与分水岭脊线相对应的像素点替换小波重构后图像的对应像素点.仿真结果表明,该方法与基于广义非局部平局的小波分析去噪法相比能获得更好的视觉效果和去噪效果.     

一种新的几何约束自适应阈值图像去噪方法

文章提出了一种几何约束空间自适应阈值的图像去噪新方法。此方法基于非抽样小波变换的多分辨率分解,利用非抽样小波变换的冗余性来寻找小波系数之间的依赖关系。在BayesShrink阈值的基础上进行改进,采用空间自适应方法,为每一个小波系数确定自适应的阈值。在含噪系数的方差估计中,与以往的估计方法不同,不仅考虑到子带内小波系数之间的依赖关系,而且考虑了沿梯度方向的邻域内小波系数之间的依赖关系,使得含噪系数的方差估计更为准确。实验结果表明,与传统去噪方法相比,本文方法能更有效地去除噪声,具有更好的重建视觉效果。     

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。