VMD-HD-KT去噪法在管道泄漏信号中的去噪应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)难以选取预设尺度K和其分解后难以区分有效模态和噪声模态的问题,提出了一种由豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance)确定K和肯德尔相关系数(KT:Kendall’s Tau)确定有效模态的联合准则方法(VMD-HD-KT),并将其应用于天然气管道泄漏信号去噪。首先,计算K=2～8 h最后一个模态与原始信号的HD,通过评估HD确定K,然后输入K值进行VMD分解,将原始信号分解成K个具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF:Intrinsic Mode Functions),选取K_KT大于0.1的IMF作为有效模态,最后进行信号重构。实验结果表明,VMD-HD-KT算法可以准确选取K值和有效模态,对仿真信号和管道泄漏信号有较好的去噪效果。     

一种基于EMD技术的语音信号去噪算法

分析了基于经验模态分解(EMD)方法的含噪语音信号尺度滤波特性,并根据清音和浊音的不同特点,应用软门限方法对以宽带随机噪声为背景的语音信号IMF分量作门限处理,提出了一种基于EMD的语音信号噪声处理的算法,计算机实验仿真结果表明,该算法具有较好的语音去噪效果和较小的语音失真性能。     

VMD-Wavelet 联合去噪算法研究与应用

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题, 通过研究小波、 经验模态分解、 变模态分解等常见去噪算法, 分析了泄漏声波信号的特点, 将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合, 提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet: Variable Mode Decomposition-Wavelet) 联合去噪算法。 利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真, 结果表明, 该联合去噪算法性能优于常见算法。 最后, 将 VMD-Wavelet 联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理, 研究发现, 该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。     

改进的小波阈值去噪法及其在语音信号去噪中的应用

语音信号是一种非平稳的时变信号,利用小波对非平稳信号处理具有明显的优势。小波阈值去噪算法因其算法简单,计算量小而广泛应用于信号去噪。但是硬阈值函数易造成信号振荡,软阈值函数引入固定偏移从而造成高频信息丢失。基于上述两种方法的不足,提出了一种改进的阈值函数并且对该函数引入的可变参数进行了自适应确定。仿真结果表明该方法在可以有效去除噪声的同时,减少了信号振荡,保留了信号高频成分即保留了信号尖峰点信息,改善了语音质量。     

一种改进的语音去噪方法(英文)

为了提高语音信号去噪效果,首先改进了小波包算法,提出了一种基于改进小波包的语音去噪方法.该方法将语音信号进行改进小波包分解,为每个终端结点提供一个阈值进行去噪处理.仿真实验表明,该方法比传统硬、软阈值方法更有效也更优越,能够比较准确地去除语音噪声.     

基于Wiener自适应滤波算法在语音信号去噪中的研究

主要研究基于Wiener自适应滤波LMS算法与RLS算法在语音信号去噪中的应用。对语音信号与噪声在相关和不相关、平稳和不平稳这四种情况下,分别采用RLS和LMS算法对语音信号进行去噪分析。研究发现,不管信号与噪声处于上面四种情况的任何一种,RLS算法比较优越,而且在处理相关和非平稳的情况下优势更大;对于不相关和平稳的情况,LMS算法的效果较好。     

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。     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

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.      

基于小波变换的语音信号去噪

讨论了离散小波变换在语音去噪中的应用。根据语音中浊音段和清音段的特点，采用了不同的阈值方案，可以保证在失真较小的前提下，获得更好的去噪效果。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ 重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解、重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳．     

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。     

一种新的小波阈值去噪算法及仿真

针对传统软、硬阈值函数和现有的大部分研究文献中所设计的阈值函数存在的缺陷,提出了一个新的阈值函数,该函数在整个小波域内（包括阂值点处）连续可导,且除阈值点外高阶可导,便于各种数学处理。另外可以通过参数调整来获得有效的阈值函数,从而达到比较理想的去噪效果。然后在以信噪比为主要评价标准的前提下提出了一种新的确定小波最优分解层数的自适应算法,该算法简单实用,可确定最优分解层数以达到最佳信噪比。最后,在MATLAB环境下进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法能够获得比较好的去噪效果,具有广阔的应用前景。     

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法

提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波闽值法的去噪效果．引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡．结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的．     

藏语语音信号降噪算法研究

藏语语音在识别过程中会受到各种信号的干扰,从而影响语音识别的质量。在进行语音识别预处理过程中,语音信号的降噪技术是一个关键的环节。文章通过分析各种降噪手段,重点研究了藏语语音信号降噪方法,提出了符合藏语语音信号降噪的小波包降噪算法。其研究结果为进一步的藏语语音识别技术的研究提供了基础。     

以CS—ACELP算法为核心的数字语音记录设备

在介绍ITU G.729 CS-ACELP语音压缩编码的基础上提出了由DSP芯片实现基于该算法的数字语音记录设备的方案,且通过算法优化和改进,使一片C54 DSP芯片能编码2路输入数字语音信号,仿真实验结果表明,算法优化和改进后的复杂度仅是此前的1/8,系统的压缩能力在相同的语音质量下是现有基于ADPCM语音记录设备的4倍。