运用标准误差法识别泵功图中游动阀的开闭点

针对现有的功图中游动阀开闭点识别技术存在的不足,提出了一种新的识别方法。该方法给出了一种新的泵功图分区方法,缩小了游动阀开、闭点的寻找范围;建立了中值去噪模型和平滑去噪模型,有效地消除了噪声的影响;首次提出了基于标准误差法(SE)的游动阀开、闭点计算模型,利用同类数据间变化量小而类与类之间数据变化量大的数据结构特性和标准误差法的统计特性,达到了准确提取泵功图中游动阀开、闭点位置的效果。实例验证结果表明:该方法不仅可准确提取泵功图中游动阀开、闭点的位置,而且其提取精度较之曲率法识别算法和斜率法识别算法有较大的提升。     

低秩矩阵恢复模型改进及其在石油测井中的应用

传统的低秩矩阵恢复模型在去噪过程中通过将观测矩阵分解为低秩部分和稀疏部分达到噪声去除的目的,但该模型要求噪声矩阵必须是稀疏的。然而石油测井所获得的数据中噪声来源复杂,并不能完全保证噪声分布满足稀疏性的要求,使该模型在去噪时表现出一定的局限性,去噪效果不稳定,进而导致后续的数据处理准确率降低。为此,提出将加权范数的思想应用于传统的低秩矩阵恢复模型中,并在惩罚项中将F范数与待恢复矩阵的核范数相结合,构造改进的低秩矩阵恢复模型,使其能够在保证解的稳定性的同时,可以更好地挖掘观测矩阵的低秩性以及增强稀疏矩阵的稀疏性。通过非精确的拉格朗日乘子法分别对改进前后的模型进行求解,并对两种模型去噪后的测井数据分别采用支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)进行油气层识别,结果表明经改进的低秩矩阵恢复模型去噪后的测井数据在保证了油气层识别效率的同时,识别准确率上有了明显提升。     

基于熵理论的超声波检测信号消噪与缺陷识别

为消除超声检测信号中大量存在的噪声,提高材料内部缺陷诊断的准确性,采用基于熵理论的自适应阈值消噪算法对超声波信号进行消噪处理.分析了基于Shannon熵的最优小波包基搜索算法,提出了用熵表征信号含噪状态,根据小波能谱熵确定小波包不同分解尺度阈值的基本原理.对含缺陷的斯泰尔发动机曲轴的超声信号处理实验结果表明,这种方法对噪声消除比较彻底,能够获得表征缺陷大小、位置的准确信息,提高了材料内部缺陷定量分析的准确度.     

基于小波变换的图像阈值去噪及其效果评估

研究了小波变换理论在图像去噪方面的具体应用,并利用传统客观的效果评估指标对多种小波变换的去噪效果进行评估,同时将结构相似理论引入到效果评估体系中,仿真实验表明,该方法符合主观判断.     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

基于区间正交小波变换的多尺度实时Kalman滤波器设计

针对导航系统中惯性元器件的降噪问题,设计一种基于区间正交小波变换的多尺度实时Kalman滤波算法。该算法利用区间正交小波变换抑制边界效应的能力及其滑动数据窗口内实时分解特性,建立动态系统的多尺度实时Kalman滤波框架。Allan方差分析结果表明:在陀螺信号滤波中,给定小波分解尺度,该算法在保持一定实时性的同时,可以取得较好的滤波效果,滤波后的噪声系数比标准Kalman滤波减少至少1个数量级。     

基于自适应基追踪去噪的含噪语音压缩感知

针对含白噪语音信号压缩采样后采用基追踪方法重构性能差的问题,提出了自适应基追踪去噪方法,该方法根据原含噪信号的信噪比自适应选择重构最佳参数,从而在重构语音的同时提高原信号信噪比。把该方法运用到含噪语音压缩感知中,对重构语音进行了主客观评价,并分析了不同压缩比下的重构性能。仿真结果显示:本文方法既实现了压缩采样,又在重构信号时实现了语音增强,优于基追踪重构方法     

一种考虑多尺度噪声的平滑去噪方法

针对在实际采集三维点数据模型中遇到多种尺度噪声的问题,提出了一种基于噪声分类组合滤波平滑去噪的方法。首先根据点模型中噪声的位置、密度和无用性等特点,将其分为伪噪声、大尺度噪声和小尺度噪声三类;分别使用直通滤波、半径滤波和统计滤波,以及移动最小二乘重采样(MLS)去除;同时考虑到点云冗余,将体素化网格滤波与移动最小二乘重采样相结合,实现重采样点模型的优化。实验结果表明:能够很好的解决地面三维激光扫描仪采集的点数据模型中存在多种尺度噪声的问题。从模型视觉效果上的漏洞修复、特征保持和光顺效果,以及实际变形度上看,方法优于直接使用MLS重采样和Laplace平滑去噪。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

快速小波域隐马尔可夫模型的图像去噪

在分析小波系数的指数衰减性和延续性的基础上，提出了一种模型参数初始化的方法．MATLAB仿真实验结果表明，该方法给出了合理的模型参数初值，在有效缩短训练时间的同时能获得较理想的去噪结果。