Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法。传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势。仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果。     

一种基于小波消噪技术的平直度模式识别方法

为了提高平直度模式识别的精度,引入小波消噪技术对平直度信号进行预处理,然后采用以1次、2次、3次和4次勒让德多项式作为平直度基本模式的基于最小二乘原理的多项式回归方法进行模式识别,提出了一种计算精度高、抗干扰能力强的平直度模式识别方法。该方法能够从本质上提高平直度模式识别的精度,计算过程稳定可靠,能够为平直度控制模型提供准确的平直度信息,适合在线应用。     

一种改进的小波滤噪算法及其在NMRL中的应用

本文针对核磁共振测井（NMRL）回波信号微弱且信号带宽较大的特点,将小波变换良好的时频局部化分析性能以及优良的噪声抑制能力与相敏检波算法相结合,设计并实现了一种基于小波阈值降噪的数字相敏检波（DPSD）算法。仿真结果表明,与FIR式DPSD算法相比,小波式DPSD算法在低孔隙度（T2＊较小）的情况下具有较低的峰值误差和良好的噪声抑制能力,在一定程度上解决了滤除噪声与保留信号完整性之间的矛盾,适用于低孔隙度地层的核磁共振测井应用。     

EEMD结合能量特征和小波降噪的轴承故障诊断

为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解(EEMD)研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数(IMF)和1个余项( Res),然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量特征,得到3个IMF分量和1个余项,然后对3个IMF分量进行包络谱分析,提取故障特征频率157.5 Hz,与滚动轴承故障内圈特征频率157.9 Hz相比,误差为0.25%,说明该方法能很好地提取含有噪声信号的轴承故障信息。该研究为强背景噪声下滚动轴承故障信息的提取提供了一种有效的方法。     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

捷联惯导系统快速初始对准的多级组合滤波实现

捷联惯导系统初始对准中利用卡尔曼滤波器进行状态估计时,其数学平台的东向和北向水平失准角估计速度很快,而天向方位失准角的收敛很慢。为了解决这个问题,在基本卡尔曼滤波的基础上引入了多级组合滤波的思想,利用对捷联矩阵的修正和对天向方位失准角φU估计的改进产生了新的信息,形成了两级卡尔曼滤波,并且与小波软阈值法相结合,实现了捷联惯导系统的快速初始对准。     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,本文提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和本文提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

基于小波分析的信号消噪法

采用一种基于非线性阈值决策的小波去噪法，并就阈值的选取进行了说明，然后进行了理论分析和计算机仿真实验，取得了较满意的结果。