一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、 非平稳语音信号中含有噪声的问题, 提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法. 首先, 利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合——分解模态数K和惩罚因子α, 通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IMF; 其次, 利用相关系数选择有效模态分量, 并用小波阈值处理无效模态分量; 最后, 重构小波阈值处理后的模态分量和有效模态分量以对语音信号进行去噪. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提升信噪比, 降低均方误差, 提高语音信号的质量.     

LHBA优化VMD降噪算法及在管道泄漏信号中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法在分解信号时参数选择不准确导致降噪效果不理想的问题,提出一种改进的蜜獾优化算法(LHBA:Levy Honey Badger Algorithm)与VMD结合的降噪算法。首先,利用LHBA算法优选VMD的分解模态数K和惩罚因子α;其次,利用优化后的参数进行VMD信号分解;最后,计算各模态分量与原始信号之间的豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance),选取有效模态分量进行信号降噪处理。实验结果表明,该算法与HBA(Honey Badger Algorithm)-VMD、 GA(Genetic Algorithm)-VMD和PSO(Particle Swarm Optimization)-VMD相比,其4种评价指标均优于其他对比算法,具有较好的降噪效果,验证了该算法的有效性和先进性。     

VMD参数优化及其在轴承故障特征提取中的应用

针对群优化算法对变分模态分解所需模态数和二次惩罚项参数寻优效率较低的问题,提出了快速局部均值经验模态分解的信号预处理方法.对预处理后的模态分量根据相似系数准则进行模态数预估,同时利用多评价指标选择二次惩罚参数.针对VMD对故障信号中存在的固有振动高频带分解效果较差的问题,利用自相关能量函数实现降噪和减小高频带的影响.通过仿真实验和实测轴承故障数据分析,并与群优化算法选择参数以及中心频率相近选取模态数的VMD分解效果相比,该方法能有效提取故障信号的特征频率.      

改进的变分模态分解在锚杆和锚固质量检测中的应用

针对锚杆电磁超声信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的变分模态分解与独立分量分析相结合的降噪方法;该方法利用布谷鸟搜索算法优化变分模态分解的输入参数,实现信号的最优分解,利用变分模态分解将信号自适应分解为一些模态分量,依据排列熵值对分解的模态进行重构,利用快速独立分量分析算法对重构信号与原信号组成的2路通道进行解混,实现回波信号与噪声信号的分离,并对锚杆和锚固信号数据进行分析。结果表明,与常用的降噪方法相比,该方法有更好的抗噪性和降噪效果。     

基于改进软签名的心率检测算法研究

针对软签名算法用于心率检测存在心率信号强度微弱、噪声大、心率检测精度差等问题,提出了基于改进软签名的心率检测算法.首先采用RG通道色差法将R和G颜色通道信号进行加权相减,并对所得色差信号进行多方向投影来选择较为干净的心率信号;然后变分模态分解(VMD)与小波系数非线性连续函数衰减的联合降噪算法对心率信号降噪,将VMD分解后的信号使用峭度法选择含心率信号较多的分量,随后对该分量使用小波系数非线性连续函数衰减算法进行降噪.最后对信号进行频谱分析,计算出心率值.实验结果表明:改进的软签名算法能有效增强心率信号强度,消除信号噪声,相比于常用的心率检测算法有更高的心率检测精度和鲁棒性.     

参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数,并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。原故障信号经过处理后被分解为若干本征模态函数分量,由此筛选出最佳信号分量并进行包络解调运算,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型。利用参数优化变分模态分解方法对轴承故障仿真和实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征频率信息,表明参数优化变分模态分解方法可实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值。     

基于自适应RBF神经网络的连续压力波信号滤波方法

由于钻井液连续压力波信号与正脉冲压力信号检测原理不同,致使固定参数滤波方法存在检测特征点时间不准确、误码率高等问题。针对该问题提出一种小波包变换结合自适应变步长RBF神经网络非线性滤波器的滤波方法。该方法首先对输入的连续压力波信号进行小波包变换,运用分层阈值滤波算法和奇异值分解算法,分离出含噪声的有用连续压力波信号;对输入的不发码信号进行带通滤波,分离出噪声相关信号。然后将上述两路信号输入RBF神经网络中,通过自适应变步长滤波算法进行滤波处理,输出有用连续压力波信号。仿真结果表明:该滤波方法与固定参数滤波方法相比,滤波后信号与原信号的相关系数、均方误差、信噪比都得到了提升。现场应用中,相比固定参数滤波算法误码率降低10%,连续压力波信号的噪声得到有效抑制。     

基于2D-VMD和双边滤波的医学超声图像去噪算法

为了解决几种常用的方法在医学超声波图像处理方面存在的细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的2个缺陷,提出了一种将二维变分模态分解和双边滤波相结合的超声图像去噪的新方法。该方法主要是先通过二维变分模态分解将图像分解成一系列不同中心频率的模态分量,然后利用峰值信噪比和归一化均方误差作为筛选有效模态分量的指标系数,并对有效模态分量再进行双边滤波处理,最后重构处理后的有效模态分量,从而去除图像噪声。结果表明:由该方法得到的峰值信噪比最大且高出其它的去噪方法大约0.2～1.4;均方根误差最小且低于其它的去噪方法大约0.3～1.7。由此说明,该方法在去除图像中的噪声和保护细节信息这2个方面都优于其它常用的方法,随着噪声强度增强,该算法去噪效果更加明显。     

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的铣刀磨损监测

为解决铣刀磨损状态监测问题,提出一种改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的状态识别方法.首先,采用变分模态分解处理铣削过程中的振动信号,分解得到的固有模态分量进行特征提取;然后,针对鲸鱼算法易陷入局部最优解、收敛精度低的问题,引入混合反向学习算法和非线性收敛因子进行改进,并采用基准测试函数验证改进后的鲸鱼算法的有效性;最后,将改进的鲸鱼算法优化LSSVM模型应用于铣刀磨损状态识别仿真实验.实验结果表明,相较于粒子群算法与传统鲸鱼算法,改进的鲸鱼算法优化LSSVM具有更高的识别精度.     

基于二维变分模态分解与自适应分数阶积分的图像去噪方法

针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational modal decomposition,2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法.首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(intrinsic modal components,I...     

基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法

由于环境等因素影响摄像机拍摄过程中存在可变噪声,针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法无法处理未知噪声的问题,设计了一种基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法.首先,对传统UKF算法进行改进,引入噪声估计器并用极大后验估计求取次优解,解决未知可变情况下的噪声问题.然后,利用该改进UKF算法对摄像机进行标定,实现了标定精度的有效提高.实验结果显示该算法在有效保证滤波收敛性的同时,显著提高了滤波和摄像机的标定精度,由此推断基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法是可行高效的.     

基于VMD和时空网络变分自编码器的负荷聚类

为了解决用户用电负荷曲线数据维度高、特征提取困难以及序列存在信号模态混叠的问题,本文提出使用变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和改进基于时空网络的变分自编码器（variational auto-encoders,VAE）对电力负荷曲线进行特征提取。通过模态分解得到信号的固有模态,对模态重构得到时序特征较明显的序列信号。再通过长短期记忆网络（long short-term memory network,LSTM）和卷积网络（convolutional neural networks,CNN）组成的时空变分自编码器进行潜在特征提取,并构建网络分类器来联合损失优化自编码器模型。最后使用Minibatchkmeans算法聚类并计算聚类中心。使用UCI数据集中葡萄牙居民用电量作为实验数据,通过实验结果表明经模态分解后通过降维再聚类的算法在戴维斯丁堡指数（Davies-Bouldin Index,DBI）和轮廓系数（Silhouette Coefficient,SC）上表现出较好效果。     

LTE-A系统中基于RS的信号均衡的SINR估计算法

为了提高先进的长期演进(LTE-advanced,LTE-A)移动通信系统的传输效率,研究了提高子带的信干噪比(signal interference ratio,SINR)估计精度的问题,提出了一种利用参考信号(reference signal,RS)的信号均衡估计SINR的算法,该算法通过本地RS和均衡后的RS的方差计算SINR,与直接利用最小二乘法(least square, LS)计算参考信号接收功率(reference signal received power,RSRP)和干扰噪声(noise)得到SINR的传统算法相比,在增加有限复杂度情况下,SINR的估计精度有明显提高,特别是在终端处于高速移动?多普勒效应比较明显的信道环境下,SINR估算性能提升更加明显,从而提高系统的传输效率?     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

基于EMD和ISA方法的轨道车辆动态应变信号去工频干扰研究

针对轨道车辆动态应变信号实际通道数量小于源通道,无法直接应用独立分量分析(ICA)方法降噪的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和独立子空间分析(ISA)的去除工频干扰的方法.首先对信号进行EMD分解得到本征模态(IMF),再对结果进行ICA分析,得到独立分量,然后对独立分量进行层次聚类将原信号分解到不同的子空间中,从而达到分离噪声的目的.实验结果表明该方法降噪效果优于传统滤波算法,处理后的信号损伤值高于带阻滤波值处理结果,使寿命评估结果偏向于安全,证实了将其应用于去除轨道车辆动态应变信号中工频干扰的可行性.