除噪技术及其在汇率数据中的应用研究

应用复杂系统理论研究了汇率混沌数据延时嵌入相空间重构方法及其伪相图的获取技术．通过嵌入空间矩阵的分解来得到混沌时序的奇异谱曲线，依此获取混沌时序的内在本质特征及判定其噪声的组成比例，将混沌数据的除噪技术用于汇率数据非线性本质特征的提取．计算结果表明：伪相图在极大程度上反映了原复杂系统的内在本质特征．这一研究对于汇率混沌数据的除噪、本质特征获取、非线性混沌模型的确立技术等都有着极其重要的理论和实际意义．     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

基于改进G-P算法的往复式压缩机故障诊断技术

采用基于经验模态分解的G-P算法提取往复式压缩机振动信号关联维数,建立了小波降噪模型,利用自相关函数法和伪相图法结合起来确定延迟时间,并采用EMD法计算嵌入维数,通过洛仑兹系统的仿真研究,将此法应用在往复式压缩机模拟故障试验中,诊断效果较好。