LMD和改进小波阈值去噪的轴承声发射信号故障诊断

针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和改进的小波阈值去噪相结合的方法;并应用于滚动轴承的故障诊断。首先,把改进小波阈值与三种小波阈值去噪方法进行比较分析。通过仿真信号表明,改进小波阈值方法能更为有效地去除噪声。其次,采用LMD方法将原始轴承故障的声发射信号分解,分解为若干个乘积函数(production function,PF)的线性组合,通过相关系数原则选取能够反映故障特征的PF分量,利用改进小波阈值去噪法对选出的PF分量进行进一步去噪。最后,对去噪后的声发射信号进行包络谱分析,诊断轴承故障的位置。通过滚动轴承单一故障和耦合故障的声发射实验验证了该方法的有效性。     

改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法

采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。     

基于最佳小波包分解的语音信号特征提取

文章提出并论述了基于最佳小波包分解的语音信号特征提取的方法,介绍了小波包分解的原理及其实现过程,利用代价函数中的对数熵求取最佳小波包基,并采用类似MFCC提取的过程得到识别语音信号特征的WPTC参数,通过对语音信号特征和识别的两组实验证明文章提出特征提取方法的有效性。     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于语音抑制的飞机识别研究

为研究短波语音通信下的飞机识别,提出利用2种方式对目标声信号进行分析处理.为实现对语音进行抑制,分别利用全局经验模态分解(EEMD)和经验模态分解(EMD)将信号进行重构,然后根据重构后的目标信号进行Bark域频率感知的小波包分解(BWPD)和高阶累积量(HOC)分解,对目标声信号分别提取了听觉感知的特征和展现信号的物理特性的特征;分别利用EEMD和EMD分解对信号进行重构,然后选择Mel 频率倒谱系数和高阶累积量对重构后的信号进行特征提取.对比实验表明:EEMD-BWPD-HOC方法能够抽取出有效的飞机舱内背景声音信号特征,实现语音抑制,并且以较高的识别率识别出4种飞机.     

基于多小波变换的电场变化仪信号去噪

为更好地分析研究人工引雷的先导--回击过程中电场的变化情况,提出了一种基于多小波变换的雷电信号去噪方法.利用预滤波的方法对信号进行预处理,采用GHM多小波对快、慢天线雷电电场变化测量仪接收的雷电信号进行分析,利用自适应阈值实现噪声的去除.实验结果表明,基于GHM多小波软阈值法处理结果信噪比提高4%,硬阈值法信噪比提高12%,获取了较好的去噪效果,明显优于基于单小波的去噪方法.     

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。     

纳通道内λ-DNA过孔信号的小波去噪及统计分析

针对λ噬菌体中的脱氧核糖核酸(λ-DNA)通过纳米通道时的过孔信号噪音大,强度弱且非平稳的缺点,提出了使用具有良好时频域分辨能力的小波分析方法对其进行去噪处理,并对有效去噪后的λ-DNA过孔信号进行了统计分析.首先根据小波去噪原理,选择合适的小波函数,确定最佳的分解层数并选取合适的阈值,对实验采集到的含噪声信号进行去噪处理.根据最终去噪效果可得,以sym7为小波基函数、分解层数5层、使用默认软阈值可以有效降低信号中的噪声,提高信噪比.然后,对具有48 000个碱基对(48 kbp)的λ-DNA通过60 nm氮化硅(SiN)纳米孔的特征信号进行了统计分析,分析结果表明,阻塞电流和过孔时间分别符合双峰高斯分布和偏正态分布,这为后续DNA分子的辨识工作提供了依据.     

振动信号小波分解系数压缩编码方法

针对机电设备远程状态监控与健康评估需采集大量振动信号数据,为数据储存与传输带来巨大压力的问题,基于整数提升小波分解的多分辨率特性与稀疏分解特性,利用改进的自适应阈值方法对小波系数进行阈值处理,实现信号去噪;提出一种基于小波系数幅值分布规律的系数分组编码与区间差分编码结合的压缩编码方法;采用硬阈值方法、Minmax阈值方法与本文中所提方法对振动信号进行对比试验。结果表明,该压缩编码方法不仅能够实现较高的压缩比,而且能够完整保留信号的特征频率。     

多尺度分析在水下声场弱信号探测中的应用

利用小波变换的时—频局部化性质，对激光探测水下声场弱信号进行正交分解，得到在各个尺度下的细化信号及平滑信号，从而对信号进行全面细致的分析．实验结果表明：小波分析方法适合于微弱信号的检测和特征提取，在改善了信噪比的同时，还保持了很高的时间(空间)分辨率．小波分析具有准确度高，抗噪声性能好，检测范围宽，灵活方便等优点．     

基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。     

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.     

一种改进的广义谐波小波包分解算法及在信号特征提取中的应用

提出了一种改进的广义谐波小波包分解算法,克服了传统特征提取方法的缺点,实现了信号的快速无混叠分离。通过与小波包分析、经验模态分解、广义谐波小波包分解进行比较,证明其在信号分析上的有效性和优越性。基于超声波信号频率非单一性的特点,将该算法应用到超声波信号特征提取中,实现了任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小。该算法为信号特征提取提供了一种更加精确有效的方法。     

利用小波变换实现ECG信号去噪

小波变换适用于分析非平稳信号，适宜于对心电数据进行消噪预处理和特征提取。本文以小波分析的多分辩率为基础，以得到的不同尺度信号细节为依据，变成了ECG信号消噪算法的设计与实现，采用强制消噪、全局阈值消噪和局部阈值法消噪，强调了局部阈值算法在ECG信号消噪中的重要性。实验表明小波消噪算法不仅能有效的降噪，并且能够较好的恢复原信号。     

井下指令信号的小波-奇异值分解双层滤波降噪

针对旋转导向钻井井下接收的指令信号进行降噪时存在奇异点和突变点等问题,提出一种基于小波-奇异值分解的双层滤波降噪方法。该方法将小波改进分层阈值降噪与奇异值分解降噪相结合,采用小波变换与奇异值分解WT-SVD双层滤波降噪方法,对小波改进分层阈值降噪后的信号进行矩阵构造,经过奇异值分解和重构使信号得以还原。通过实验确定了所选取的奇异值个数及重构矩阵结构,并对比研究了奇异值分解、小波改进分层阈值和WT-SVD双层滤波3种不同降噪方法降噪后的信号波形及信噪比、均方根误差和相关系数。实验结果表明,WT-SVD双层滤波方法降噪效果明显。     

基于matlab的小波信号降噪技术

论述了小波变换的一般理论和小波变换在信号降噪中的应用,比较了不同小波基、阈值和分解层数下的小波降噪结果.并在matab平台上仿真实现,利用信号噪声比(SNR)和均方根误差(RMSE)这2个评价指标评价小波降噪的效果.实验结果表明,小波变换在信号降噪中能取得较好的结果.     

自适应小波去噪算法及其在偏心补偿中的应用

针对液压自动厚度控制(AGC)系统中轧辊偏心信号的补偿问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪算法的补偿方法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应地确定小波分解的阈值,将去噪信号的信噪比作为性能指标,采用黄金分割法进行寻优,得到最优的阈值参数.仿真结果表明,该方法比原有的阈值去噪方法效果更佳,对液压AGC系统中轧辊的偏心信号具有良好的补偿效果.     

基于空域相关阈值滤波的雾气激光信号处理算法

针对雾气环境下微弱激光信号特征提取困难,在研究小波空域相关滤波算法基础上,提出了小波空域相关阈值滤波方法。阐述了小波空域相关阈值滤波的思想和原理,特别研究了滤波阈值选取的方法,比较了空域相关阈值滤波与空域相关滤波的滤波效果。结果表明对雾气环境下的激光信号,空域相关阈值滤波具有最好的滤波效果。在不同雾气浓度和不同信号信噪比情况下的实验结果表明,空域相关阈值滤波能够在保持激光回波信号特征的前提下有效地抑制大部分噪声,更适于雾气环境下微弱激光回波信号处理和特征提取。      

基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.