基于小波变换的随钻测试数据降噪方法研究

为消除随钻测试装置采集信号中的噪声,给工程人员提供准确的现场信息,提出了基于小波变换的方法对随钻测试数据进行降噪处理。首先,根据含噪声的随钻测试数据模型建立起小波变换降噪的基本流程。其次,在对含噪信号的小波变换特性分析的基础上,运用自相关函数对其在小波变换尺度空间中进行白噪声检验,确定小波最优分解层数。在分析对比小波降噪阈值的不同选取方式后,采用广义交叉确认理论来计算最优降噪阈值,从而在对信号降噪的同时还最大程度地保留了信号的有效特征成分。最后给出了基于该方法小波变换的随钻测试数据降噪的详细步骤,对实测的钻压和扭矩数据进行了小波降噪,取得了良好的降噪效果,为钻井工程后续分析提供了可靠的数据支撑,证明了本方法的优越性。     

广义S变换在转子碰摩故障诊断中的应用

基于广义S变换在处理非平稳信号的独特优势,将广义S变换(GST)引入到转子碰摩故障诊断中,利用广义S变换来提取具有不同的严重程度的转子碰摩故障信号的谐波特征.仿真研究表明:与小波变换和标准S变换相比, GST可以通过改变参数以适应不同信号的分析需要,并且具有更高的时频分辨率.试验结果分析表明:该方法能够有效地揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度.     

二维窗口傅里叶变换轮廓术和二维S变换轮廓术比较

窗口傅里叶变换和S变换都是常用的时频分析技术.窗口傅里叶变换采用大小固定的时频分析窗口对信号在时域和频域进行处理.S变换采用受到信号瞬时频率控制的可变窗口对信号进行分析,它集合了窗口傅里叶变换和小波变换的优点.论文对比分析了基于"脊"处理思想的二维(2-D)窗口傅里叶和2-D S变换在基于结构光投影的光学三维面形测量中的应用.推导了他们用于条纹图相位场计算的表达式,并对比了他们的三维重建效果.模拟和实验都表明:基于"脊"处理的二维S变换方法比二维窗口傅里叶变换方法有更高的相位提取精度,即使分析严重噪声污染的条纹,采用二维S变换也能得到满意的三维重建效果.     

自适应广义形态滤波和GG聚类在轴承故障识别中的应用研究

针对复杂工况下滚动轴承受机械噪声等因素影响轴承故障类型区分难的问题,提出了一种基于自适应广义形态滤波和GG聚类的轴承故障诊断方法。采用自适应广义形态滤波对轴承振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行变模式分解,去除虚假分量和噪声分量,最后对去噪后故障特征较多的信号分量求解近似熵,作为特征向量输入GG聚类分类器中,达到故障分类。仿真实验结果证明该方法能有效提取信号特征信息,准确识别故障类型。     

基于表面波变换的水声瞬态信号降噪方法

为提高对水下目标信号检测的有效性和可靠性,对水声基阵信号的干扰噪声进行分析,提出对含噪信号进行三维表面波变换的降噪方法.通过设置适当的阈值,对变换后的系数进行舍取处理,得到表征信号及微量残余噪声的重构系数;对其进行表面波逆变换后得到降噪后的水声基阵信号.对实际水声信号的降噪实验表明:该方法实现了对基阵信号的并行处理,取得了较好的降噪效果.     

小波变换在信号降噪中的应用研究

分析了小波变换的基本原理,采用小波变换和傅里叶变换方法,降噪处理了noisdopp信号并对比了处理结果,结果表明,小波阈值降噪在降噪的同时,能很好保存有用信号中的尖峰部分和突变部分.计算机仿真了实时采集的语音信号,结果表明,小波变换能从强噪声背景中提取有用信号,并能保留信号的大部分能量,且与原始信号有较好的相似性,能极大提高信号的信噪比,具有一定的工程应用价值.     

基于广义S变换的信号提取与抑噪

S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,是非平稳信号时频分析的有力工具.为了提高S变换在应用中的实用性和灵活性,该文将S变换改造成时频分辨率可调的广义S变换.广义S变换具有多分辨率特性,利用其高质量的时频分布,在时频域中设计了两种时频滤波器.前者用来实现非平稳信号中特定信号分量的提取,也可滤除处于特定时频平面中的噪声;后者直接应用广义S变换的时频谱实现,用于含高斯白噪声信号的滤波,达到了突出有效信号和压制噪声的效果.几种信号模型的仿真试验显示了它们在信号提取和抑制噪声中应用的有效性.     

基于S变换的自适应降噪方法

简要介绍S变换后的时频特征,提出一种新的基于S变换的自适应信号降噪方法.利用于S变换高质量的时频分布,在时频平面中设计自适应时频滤波器,用于非平稳信号中信号分量的提取,展示该方法在信号噪声抑噪和提高信噪比方面取得了满意的效果.在信号模型的仿真试验与齿轮箱的齿轮故障诊断中,显示该方法在信号提取和压制噪声的效果,且滤波后信噪比有较大提高.结果表明,该方法可以有效提取故障齿轮的故障特征,消除虚假成分的影响,从而提高齿轮故障诊断的准确性.     

齿轮局部故障振动信号分析及提取方法研究

以齿轮局部故障为研究对象,建立了齿轮故障的振动模型,导出了齿轮局部故障的振动机理,分析了齿轮无故障振动信号和齿轮局部故障振动信号成分的异同点。在MATLAB环境下,采用小波变换算法对故障信号进行降噪处理,用希尔伯特变换对故障振动信号进行解调处理。结果表明,小波变换对强噪声干扰的机械振动信号能够进行有效的降噪处理,希尔伯特变换能从降噪后的故障振动信号中提取齿轮局部故障的特征信息。该结果在机械故障诊断中具有良好的实用价值。     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章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.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

基于伸缩窗口STFT的信号调制的识别研究

伸缩窗口短时Fourier变换(STFT)通过对窗函数引入伸缩变换对短时Fourier变换进行改进,实现时频分辨率随信号频率变化自动可调,能较好地刻画信号中的瞬态结构.本文把伸缩窗口短时Fourier变换这种时间-频率-尺度三维信号处理方法引入到了数字通信信号调制盲识别领域,对ASK、FSK和PSK信号的伸缩窗口STFT——域特征进行了理论分析和软件仿真,最后给出了识别算法和仿真结果.仿真实验结果及性能分析表明,该算法是可行的,具有较好的抗噪声性能.     

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.     

基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪

针对机械早期故障信号受到强背景噪声影响导致故障特征不明显的问题,提出一种基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪方法.结合有限冗余双树复小波包变换所具有的平移不变性,分析了不同尺度间变换系数的相关性和同一尺度变换系数邻域之间的相关性特征,借鉴信号增强原理,利用尺度间相关性对变换系数进行取舍,实现信号的增强,并与块阈值方法联合降噪,消除了噪声干扰.仿真与实测信号试验结果表明:本文方法在不同信号和不同噪声水平下均具有良好的降噪效果,尤其是在低信噪比条件下,能够有效抑制背景噪声,突显早期机械冲击故障特征.     

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。     

风机振动信号的小波阈值降噪处理

针对现场采集到的风机振动信号中存在大量噪声问题,采用不同的小波和阈值组合对仿真信号进行降噪处理,得出db8小波和heursure阈值选取方法可以得到最优的降噪性能.并将该方法应用于风机实际振动信号的降噪处理.结果表明,采用db8小波和heursure阈值选取方法的降噪组合,不仅能够有效降低信号中的噪声成分,还很大限度的保持了原信号的故障特征.     

基于广义S变换的沉积旋回分析方法研究

传统时频分析方法(如傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换、S变换等)的时频分辨性均不佳,在实际应用中受到一些限制,难以满足高精度时频分析要求.广义S变换,引入λ和p两个参数对S变换进行了扩展,其时频分析效果得到较大提高.对广义S变换方法原理进行了深入研究,编写了广义S变换时频分析程序.通过非平稳线性调频信号和4种典型沉积旋回模型分析,证实了广义S变换的可靠性及优越性.最后,将该方法推广到实际地震资料沉积旋回分析中,取得了良好的效果.     

基于小波-倒频谱技术的语音识别研究

在实际应用中,噪声干扰导致语音识别性能急剧下降。针对该问题,本文分析传统方法并提出相应的系统解决方案:采用小波变换对语音信号进行前端处理,以MFCC声道特征结合基频(F0)韵律特征来提高识别系统的鲁棒性。实验结果表明:小波变换能有效地消除噪声影响,经小波降噪处理后,使得F0-MFCC联合模型能更好的识别语音。可以看出在噪声环境下系统的综合性能得到很大改善。     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

因均值滤波对高斯白噪声具有好的降噪能力和小波变换具有高频降噪和特征提取的优点,提出结合两者方法来实现强噪声干扰下弱冲击特征信号的提取.三种不同阈值的小波变换被运用.仿真结果表明改进阈值的小波变换具有更好的效果,信噪比得以大幅度提高,误差均方根很大程度减小,对弱周期特征信号的提取具有十分重要的意义和应用价值.     

盲小波算法在金属矿床地震资料去噪处理中的应用

根据小波分析和盲信号分离原理,提出了一种金属地震资料降噪的盲小波算法。首先将金属地震信号用小波分解为不同频带的信号;其次把不同频带的信号进行软阈值法处理,并进一步对不同频带信号进行盲分离,提取出与源信号相关的信号;最后通过小波重构估计源信号。通过盲小波算法与其他降噪技术对实际金属地震资料进行降噪处理,结果表明盲小波算法能有效消除各种干扰噪声。去噪后的金属地震资料纹理清晰,地震资料剖面信噪比显著提高。