基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

小波消噪用于钻井泵阀泄露故障诊断

讨论了钻井泥浆泵阀的失效机理,提出影响泵阀寿命的2个主要因素是阀的冲击造成的阀的疲劳点蚀和由泥浆液的刺蚀、犁沟造成的冲蚀磨损。针对钻井泵现场工况,采用声信号进行诊断,泵阀声信号的特征是信噪比低、冲击信号丰富、故障信息的时域特征明显和非平稳性。因此通过对声信号的小波降噪处理,突出了泵阀失效的故障特征,Fourier分析很难达到这样的效果,说明小波分析对这类信号的消噪有着Fourier分析不可比拟的优点,同时通过消噪也为进一步诊断中特征量的提取奠定了基础。     

纱线质量光电信号的消噪处理和异常检测

构建了一种在生产过程中检测纱线质量的光电传感器,用于检测纱线的纱疵和颜色异纤等信息。针对纱线时域信号信噪比低、疵点难以辨析的问题,采用K阶矩滤波和最小熵滤波两种方法进行消噪处理及异常检测。对纱线质量光电测量系统的实测信号处理结果表明:两种方法均可有效实现信号的消噪,从而提取出有效信息。K阶矩滤波器具有运算量小、对纱线中异常信号提取能力强的特点。最小熵滤波器则能够通过参数的调整,使处理后的纱线信号保留更多的局部特征信息。     

一种提高诊断信息质量的方法

针对工程实际中噪声干扰、不同源信号之间的混叠及信号的信噪比低，造成信号分析和特征提取难的问题，研究了采用连续小波变换（CWT）和独立分量分析（ICA）的方法对滚动轴承的声音信号进行了消噪和分离，从而提高了诊断信号的信噪比，保证了故障的确诊。通过仿真实验和实例分析，验证了该方法的有效性。     

基于高阶谱的异步电机定子匝间短路故障诊断方法研究

传统的信号频谱分析方法应用在信噪比低、故障特征不明显的异步电机定子匝间短路故障诊断中,往往会出现因为故障的频谱图差别不大而导致误判的问题,为此提出了一种基于高阶谱的定子匝间短路故障诊断方法。高阶谱相较于传统频谱分析,具有良好的抑噪性,同时还保留了信号的非线性相位信息,解决了定子匝间短路故障快速诊断的问题。通过理论联系实例分析表明:发生定子匝间短路故障与未发生故障的电流信号"最大幅值"处双谱水平切片图完全不同,且随着故障严重程度的增加,其谐波分量越多,幅值越大。由此验证了该方法可以有效地提取出信号中的非线性特征,完成了对异步电机定子匝间短路故障的诊断,具有良好的实际应用前景。     

局部倒频谱编辑方法及其在齿轮箱微弱轴承故障特征提取中的应用

针对齿轮箱滚动轴承的微弱故障诊断常常由于背景噪声、离散频率成分干扰,造成轴承故障漏诊,不利于设备的长期稳定运行的问题,将局部倒频谱(LC)理论与倒频谱编辑(CEP)方法相结合,提出一种局部倒频谱编辑方法(LCEP),解决了LC无法进行时域信号重构的问题。针对分析频带选择这一关键性问题,在齿轮箱滚动轴承微弱故障诊断中给出了选择准则。调整后的局部倒谱可以成功提取复杂振动信号中的干扰成分,实现对主要干扰成分的编辑,抑制其对微弱故障诊断的干扰。将所提方法用作信号预处理,对重构时域信号做希尔伯特变换和包络分析,建立齿轮箱振动信号模型,利用仿真信号和实验信号验证了方法的有效性。将所提方法与CEP方法和倒谱预白化(CPW)方法对比表明,LCEP结合包络谱(ES)诊断方法在强背景噪声、多频率成分干扰及复杂调幅调频的齿轮箱振动信号中,成功提取轴承外圈微弱故障特征,特征明显性提高了6倍。     

基于小波减噪的基音检测改进算法

为了提高含噪语音信号在低信噪比情况下的基音检测准确度,以带噪语音信号为研究对象,采用小波变换对带噪语音信号进行减噪处理以提高带噪语音信号的信噪比,再利用自相关函数对减噪后的语音信号进行基音检测。利用Matlab软件对具有不同信噪比的带噪语音信号进行了基音检测改进算法仿真实验。实验结果表明,当带噪语音信号信噪比下降到0d B时,改进算法基音检测正确率略高于未进行小波减噪的基音检测算法正确率。当带噪语音信号信噪比下降到-5d B时,改进算法基音检测正确率明显高于未进行小波减噪的基音检测正确率。     

基于改进小波去噪预处理和EEMD的采煤机齿轮箱故障诊断

针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行EEMD分解得到若干个本征模态分量(IMF),计算各IMF分量的相关度并剔除虚假分量。将该方法应用于采煤机齿轮箱行星轮的故障诊断,通过对真实的IMF分量进行频谱分析并提取信号的故障特征频率,与未去噪的信号进行对比。研究结果表明:该方法能够突出故障特征频率,使分解效率提高17.35%,并能进一步减小模态混叠现象。     

基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法

针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。     

基于非局部均值去噪和快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断方法

针对如何从非线性、多分量、强背景噪声的滚动轴承早期故障振动信号中有效提取出微弱故障特征并准确判断故障类型,提出基于非局部均值去噪和快速谱相关的故障诊断方法。首先利用非局部均值去噪算法对原始振动信号进行降噪预处理,提高信号信噪比。然后,对降噪信号进行快速谱相关分析,增强信号中的周期成分,获得快速谱相关谱及其对应的增强包络谱。最后,将增强包络谱中幅值突出的频率成分与故障特征频率进行对比,判定故障类型并实现故障诊断。使用本文提出方法对仿真故障信号、实验故障信号进行分析。研究结果表明:相较于快速谱相关方法、谱峭度结合非局部均值去噪方法以及非局部均值去噪结合经验模态分解方法,本文提出方法可以抑制轴承早期故障振动信号中的背景噪声,有效提取出微弱故障特征,准确判断故障类型,避免出现误诊。     

基于小波变换和ICA的新型有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差.论文针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案.在该方案中,首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,最后再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像.仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好.     

小波去噪及其在信号检测中的应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出了一种非线性的消噪方法．该方法与传统的消噪方法不同，它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波，因而在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率．理论分析和实验表明该方法特别适合于弱信号的检测和定位     

包络分析在超宽带信号采集中的应用

室内环境下超宽带信号具有丰富的多径分量,在时域中这些分量表现出簇（cluster）的形式,簇在时域上类似于幅度调制,可采用包络分析法对其进行分析。介绍了利用小波变换进行超宽带信号包络分析的方法,给出了接收信号包络的时域表达式,并对低信噪比下超宽带信号进行了包络提取,结果显示该方法实现了簇内多径分量的合并,并具有很强的去噪作用。包络分析方法对于那些难以建立模型的传输环境以及能够建立模型但难以提取参数的场合下超宽带信号的采集具有重要的意义,它指出了传统的包络分析技术可用于超宽带信号的采集。     

包络分析在超宽带信号采集中的应用

室内环境下超宽带信号具有丰富的多径分量,在时域中这些分量表现出簇（cluster）的形式,簇在时域上类似于幅度调制,可采用包络分析法对其进行分析.介绍了利用小波变换进行超宽带信号包络分析的方法,给出了接收信号包络的时域表达式,并对低信噪比下超宽带信号进行了包络提取,结果显示该方法实现了簇内多径分量的合并,并具有很强的去噪作用.包络分析方法对于那些难以建立模型的传输环境以及能够建立模型但难以提取参数的场合下超宽带信号的采集具有重要的意义,它指出了传统的包络分析技术可用于超宽带信号的采集.     

基于多域流形的行星齿轮箱局部故障识别

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰,频谱具有复杂的边带结构,容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下,行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同,根据这一特点,提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题,增强对噪声干扰的鲁棒性,采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和,提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题,采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法,并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号,根据样本流形特征聚类结果,分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障,从而验证了上述方法的有效性.     

基于消噪-分离-消噪策略的有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差。针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案。首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,接着再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像。仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好。     

一种改进的小波变换信号消噪方法

根据小波阈值消噪方法的步骤及特点提出一种新的消噪方法——小波系数放大法,并对该方法进行仿真对比实验。该方法在运用小波变换对含噪信号进行消噪前,先对信号进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大,然后对信号采取阈值消噪法进行消噪,最后运用小波变换对所得到的小波系数进行适当的宿小,并将其重构。仿真实验结果表明,小波系数放大法消噪后信号的均方根误差有很大的降低,信噪比提高。该方法优于一般的消噪方法。     

一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法,模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法,但是该算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

一种MCSEM数据噪声压制方法

针对海洋可控源电磁(MCSEM)信号在勘探中极易受各种噪声干扰,影响后期反演以及数据处理准确性的问题,提出一种注意力机制引导的卷积自编码器海洋可控源电磁数据消噪方法.首先基于自编码器,构建基于卷积自编码器的海洋可控源电磁数据消噪网络,然后根据数据中存在噪声的特点对其进行优化,加深网络深度、引入注意力机制,使网络能更关注数据中的有效信号特征,增强特征提取能力,构建网络模型,实现对海洋可控源电磁数据噪声的压制.实验结果表明,在对海洋可控源电磁数据噪声压制中,该方法比db8小波消噪方法和变分模态分解消噪方法信噪比更高、均方误差更低,同时应用到实测数据中仍能较完整地保留信号特征并增加偏移距的可解释范围,证明了该方法在海洋可控源电磁数据噪声压制中的有效性.