基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于小波阈值的地震信号去噪处理

地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。本文提出由heursure选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

Shearlet域基于非局部均值的地震信号去噪

由于采集环境及仪器性能的限制,采集的地震信号中含有较强的随机噪声,对后续的处理和解释带来很大困难.多尺度几何分析近年来受到关注,在Shearlet变换域中引入非局部均值(NLM,non-local mean algorithm)算法对地震信号进行去噪,该算法首先对地震信号进行非下采样Shearlet变换,对近似服从广义高斯分布的Shearlet系数进行主成分分析(PCA,principal component analysis),然后采用非局部均值处理Shearlet系数,最后对新的Shearlet系数进行Shearlet反变换,得到去噪之后的地震信号.实验结果表明,文中算法在低噪声情况下能够获得优于非局部均值算法的去噪效果,对地震信号去噪具有可行性.     

基于EMD的桩基缺陷信号去噪改进研究

针对桩基检测环境复杂,存在复杂噪声的问题.提出一种基于峭度准则和信号相关性分析的经验模态分解(EMD)去噪改进算法,通过峭度准则判断分量包含特征信息的多少,通过信号相关性分析判断分量是否为噪声分量,利用改进EMD时空去噪方法对信号进行第一次去噪,在此基础上,利用EMD小波阈值法对信号进行二次去噪,两次去噪构成本文完整的基于EMD的信号去噪改进算法.实验仿真显示该去噪方法对于桩基微弱信号在保留信号特征信息的前提下取得了显著的去噪效果.信号的去噪效果将直接影响到桩基缺陷信号的识别检测,具有重要的应用价值和研究意义.     

航空发动机尾气静电信号去噪方法研究

针对航空发动机尾气静电信号噪声大,信噪比低的状况,研究了静电信号去噪方法。通过对强制软阈值小波去噪、默认阈值小波去噪、自适应提升小波去噪以及经验模态分解去噪四种方法的深入研究。以及基于matlab平台对各去噪方法的实现。对比分析四种方法在航空发动机实际试车中静电信号的去噪效果。结果表明,EMD方法对于尾气静电信号有较好的去噪效果,其他三种方法也可以实现不同程度的去噪。     

利用小波变换多尺度传播特性实现地震信号去噪

小波变换可以把时域信号变换到时间尺度域中,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征．由于信号和噪声具有不同的奇异性,它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不同．文中根据信号和噪声在小波变换域模极大值的多尺度传播特性的不同,以及地震信号相邻道的相关性,提出了一种去除地震信号中随机噪声的方法,实验表明该方法具有较好的去噪效果．     

基于信号去噪的小波算法研究

小波作为一种数学函数,被应用在很多领域,从信号去噪的角度对小波进行分析研究。首先给出小波的理论介绍,接着在matlab中通过实验对前面的理论进行进一步的阐释,最后鉴于FPGA的查找表的特点和DA算法的思想,硬件实现小波算法。     

小波变换与信号去噪

本文通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析,讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法,该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率,最后通过仿真实验,证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的心音信号去噪方法

心音信号在采集的时候常常会受到噪声的干扰,因此对心音信号的去噪声处理成为众多研究者关心的一个问题。本文分析了基于小波变换的心音信号去噪方法的性能,以及小波基函数和分层系数的选择问题。实验表明采用Daubechies小波并进行6层分解,心音信号的去噪效果最优,在保持原始心音信号的成分后还能有效的滤除噪声。     

基于非采样Contourlet与全变差模型的图像去噪

分析非采样Contourlet与全变差滤波器在图像去噪中的特点,提出一种基于图像全变差模型的非线性扩散与非采样Contourlet相结合的自适应混合图像去噪算法.该算法在中、低频部分采用全变差扩散,在高频部分采用非采样Contourlet变换,并在此基础上用半软阈值法取代软阈值法.实验结果表明,该算法能够在降低复杂度的同时得到好的滤波效果.     

基于小波和小波包的信号消噪方法分析

在实际的工程应用中,采集的数据信号存在着大量的电子线路热噪声、环境噪声等系统噪声,小波及小波包对除去噪声信号是非常有效的。采用多种方法对平稳、非平稳信号进行消噪处理,在Matlab环境下比较分析结果,从而找到检测信号的最佳手段。     

基于改进阈值函数的体震信号平移不变去噪

体震信号微弱,受仪器、环境因素等方面的影响,常常含有大量噪声,研究一种基于改进阈值函数的平移不变法用于体震信号的去噪.针对体震信号选择了合适的小波基,说明了小波分解后各尺度上噪声方差的估计方法,分析了所改进阈值函数的性能及特点,并给出了算法的实现步骤.与基于硬、软阈值函数平移不变法的去噪效果比较,基于改进阈值函数平移不变法去噪后的体震信号波形平滑,特征点幅值无衰减.其功率谱密度与原始信号功率谱密度的对比结果表明,基于改进阈值函数的平移不变法能够在去噪的同时更好地保留原始体震信号的特征.     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

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,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。     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。     

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。     

基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析

基于小波理论,针对典型旋转往复式机械--汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性. 该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障.     

加速度信号小波降噪的改进算法

目的:人体运动产生的加速度信号在采集过程中经常会混入各种噪声和干扰,这给后续的研究带来了困难,因此对采集得到的加速度信号进行降噪处理是后期运动功能评价的前提和基础。方法:为了更好地分离有用信号和噪声干扰,根据小波阈值降噪的原理和小波高频系数方差的分布,针对小波分解层数的确定、阈值估计和阈值函数的选择3个方面提出了改进的算法。结论:实验结果证明,改进的算法能够很好地抑制噪声对加速度信号的干扰,提高了评估的准确度,达到了预计的效果。     

CEEMDAN-SE-WT降噪方法在航空发动机燃油流量信号中的应用

燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与小波变换(wavelet transform,WT)的联合降噪方法。首先使用CEEMDAN对燃油流量信号进行分解得到本征模态分量,利用样本熵筛选含噪分量,并用相关系数与方差贡献率进行复核。对于含噪分量使用小波阈值降噪进行处理。最后将未处理的模态分量和完成降噪的模态分量重构得到最终燃油流量信号。通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。