小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验;分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果.     

小波分层阈值风机故障信号降噪

为剔除风力发电机故障信号中的干扰噪声,提出一种小波分层阈值降噪方法.通过构建一种在阈值处连续且可导的小波分层阈值函数,在MATLAB中采用仿真信号进行验证,采用不同的降噪方法与本文所用方法进行对比分析.仿真实验结果表明,该方法的信噪比为23.6814 dB,均方根误差为0.0258,均优于其他方法,有更好的降噪效果,比较适合风力发电机故障信号的降噪处理.     

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.     

基于循环神经网络的微地震数据降噪方法

针对微地震信号中存在大量噪声干扰, 导致其识别困难的问题, 提出一种深度双向门控循环单元循环神经网络的方法, 并将其应用于微地震数据降噪中. 首先, 构建多层双向门控循环单元循环神经网络模型, 并设计该模型的网络结构及训练算法; 然后, 采用Ricker子波正演模拟微地震数据验证模型的有效性, 并将该方法与其他4种方法进行对比; 最后, 将真实的含噪声微地震数据输入到训练好的模型中, 即可得到降噪后的微地震数据. 仿真实验结果表明, 利用该方法降噪后与降噪前信号的峰值信噪比相比约提高36 dB, 且信号之间的相关系数值由0.088 6上升至0.933 5. 实际应用结果也表明, 该方法可有效降低实际微地震数据中的噪声.     

一种新的多小波自适应阈值降噪方法研究

为了能更好恢复强噪声中的微弱信号,提出一种多小波的自适应阈值降噪方法。该法首先将多小波引入降噪,克服传统单小波的不足,可以匹配信号中不同的特征信息;其次,在传统软、硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种自适应阈值算法,克服每一级尺度上都采用同一阈值的缺点。将本方法和多小波软阈值法、D4小波自适应阈值法进行降噪对比实验,显示该方法不仅有效消除了信号噪声,尤其重要的是更好地保留了原有用信号的信息特征。     

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.     

飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配技术

为了提高飞机发动机的冲击、漂移故障信号诊断的准确性,提出一种基于逐级正交匹配算法飞机发动机冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配方法。根据冲击、漂移故障分量之间的差异,分别构建对应分量的稀松字典,建立飞机发动机运行信号的稀松分离模型,利用逐级正交匹配算法对信号中的冲击、漂移故障信号进行降噪和分离,获得冲击、漂移信号的特征信息,从而实现飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配。仿真实验结果表明,改进算法能够对飞机发动机的冲击、漂移故障信号进行准确分离,效果令人满意。     

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。     

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。     

基于改进软签名的心率检测算法研究

针对软签名算法用于心率检测存在心率信号强度微弱、噪声大、心率检测精度差等问题,提出了基于改进软签名的心率检测算法.首先采用RG通道色差法将R和G颜色通道信号进行加权相减,并对所得色差信号进行多方向投影来选择较为干净的心率信号;然后变分模态分解(VMD)与小波系数非线性连续函数衰减的联合降噪算法对心率信号降噪,将VMD分解后的信号使用峭度法选择含心率信号较多的分量,随后对该分量使用小波系数非线性连续函数衰减算法进行降噪.最后对信号进行频谱分析,计算出心率值.实验结果表明:改进的软签名算法能有效增强心率信号强度,消除信号噪声,相比于常用的心率检测算法有更高的心率检测精度和鲁棒性.     

广播式自动相关监视报文中几何和气压高度数据质量统计分析

广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)消息中包含几何高度、气压高度和高度质量指标等信息,分析、总结这些信息的特征、相关性可以为进一步用于空中交通管理(air traffic management,ATM)提供指导建议.对现有飞机飞行高度数据源进行分析、优化对保障飞行安全具有重要意义.基于中国某地区某地面站ADS-B数据开展研究,分析了几何和气压高度的获取方法、优缺点和可用性等,研究了基于飞行阶段的几何和气压高度以及高度差值的变化趋势,总结了ADS-B高度质量指标参数与高度差值的相关性.结果表明,664架样本飞机中几何和气压高度之间的绝对差异范围为0～284.074 m,平均为154.838 m,只有1.204％的高度偏差小于74.676 m.可见,分析与总结航空高度数据的相关性与变化规律对航空安全至关重要.     

基于新四翼混沌系统的复杂网络的混沌同步及其在保密通信中的应用

以复杂网络为背景,根据Lyapunov稳定性理论,首先研究了以一个新四翼混沌系统为节点的全局耦合网络的渐近同步问题;其次,将四翼混沌系统作为网络节点,用混沌遮掩的方法将其应用到保密通信中;再次,通过加入高斯白噪声对系统进行噪声干扰,并用小波分析理论对信号进行去噪处理;最后用Matlab进行数值仿真表明,经过小波阈值去噪后,有用信号可以很好地恢复出来.     

小波变换用于提取MLAEP信号

中潜伏期听觉诱发电位（MLAEP）与麻醉深度紧密相关,本文利用小波变换实现提取MLAEP信号。本文首先研究了小波变换与信号奇异性的关系,再根据小波变换模极大值的变化特性来检测信号的局部奇异性,利用信号和噪声不同的尺度特性实现去噪。仿真结果表明此方法对MLAEP的提取具有较好效果。     

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。     

发动机故障分形诊断中噪声信号的分析和处理

为分析信号中噪声成分对信号关联维数计算结果的影响,提高利用信号关联维数诊断机械故障可靠性,模拟产生不同信噪比的含噪混沌信号,分析其关联维数随噪声水平的变化情况。证明噪声成分会极大影响到信号关联维的计算效果,利用含有噪声信号的关联维数刻画系统的特征行为是不可靠的,必须对获得的原始信号进行滤波消噪处理。通过对气阀正常、轻微漏气、较重漏气和严重漏气4种情况下,发动机启动电压信号降噪前后的关联维数对比研究,进一步证明,利用小波降噪对发动机启动电压信号进行预处理,可使得信号关联维数较为接近于系统的真值,极大地提高利用启动电压信号的关联维数判断发动机运行状态的准确性与可靠性。     

基于CAP模型的ADS-B管制间隔标准评估

摘 要：随着航空业的快速发展,传统监视系统已无法满足空中交通管制的需求,建设以广播式自动相关监视(ADS-B)为主要监视手段的新航行系统成为必然趋势。论文提出了危险碰撞概率（CAP）模型的概念,选择终端区二次监视雷达作为参考基准系统,根据国际民航组织认可的安全目标等级（TLS）,得到ADS-B管制间隔标准评估的参考基准间隔,并通过CAP模型计算出ADS-B保持参考基准间隔时所能达到的安全等级。计算结果表明：ADS-B监视安全等级远低于TLS,在终端区使用ADS-B实施3海里的管制间隔标准是安全的。     

一种新型阈值的EMD去噪方法

为了更好提升经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对于mie散射激光雷达信号的去噪效果,本文提出了一种多层重复间隔阈值(EMD-MCIIT)的EMD去噪方法。首先,对多层固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行去噪,应用alter函数对信号分量进行改变。然后,应用重复间隔阈值(EMD-IIT)对信号进行滤波。通过信号仿真以及mie散射激光雷达真实回波信号的实验进行验证,与传统的EMD阈值方法进行比较,结果表明该方法可以有效地去噪,信噪比有了较大的提升,因此具有很好的应用前景。     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于ADS-B监视技术的飞行器纵向最小间隔研究

为解决航路飞行安全问题,提高碰撞风险检测的精确度,主要研究飞行器在平行航路飞行过程中纵向安全间隔的问题。对传统的EVENT碰撞模型进行改进,建立以椭圆柱体为碰撞模板的EVENT模型。介绍了广播式自动相关监视(ADS-B)技术的性能及应用背景,并在改进EVENT模型基础上提出基于ADS-B监视技术下各个参数的计算方法。以中航工业石家庄飞机工业有限责任公司小鹰500机型为模型算例,计算出其最小安全间隔。研究结果符合国际民航组织的飞行安全指标,可为研究基于ADS-B监视技术的风险分级提供一种有效方法。