煤矿钢芯输送带缺陷信号非平稳强噪声滤波研究

煤矿钢芯输送带缺陷电磁检测信号易受到煤矿工况中非平稳强噪声影响,因此,提出一种改进阈值小波的变步长LMS自适应滤波算法对缺陷信号非平稳强噪声进行滤波。该方法首先运用改进阈值小波多尺度分解后的高频信号作为自适应滤波的参考噪声信号,然后运用变步长LMS自适应滤波方法对缺陷信号进行滤波。该方法克服了小波软、硬阈值的缺陷和固定步长LMS自适应滤波中收敛速度和稳态误差对步长因子要求不一致的矛盾。并与改进阈值小波滤波方法进行了对比,结果表明:该方法具有更好的滤波效果,能有效地滤除缺陷信号中的非平稳强噪声。     

小波变换的流体压力信号自适应滤波方法研究

为了有效地消除流体压力信号中的噪声,提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法,该算法针对信号和噪声经小波变换后在不同尺度上的特征不同,先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理,并用该方法对液压系统运行中采集的压力信号进行降噪处理.试验结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法能更有效地消除流体压力信号中的噪声.     

基于最优小波包Shannon熵的再制造电机转子缺陷诊断技术

为了实现对再制造电机转子质量的有效监控,采用超声波技术对其内部缺陷进行检测与评价。引入滤波效果良好的最优小波包滤波法和对超声波信号噪声含量变化敏感的Shannon信息熵算法,定义一种新的最优小波包Shannon熵(Best wavelet packet Shannon entropy,BWPSE)的概念,并提出基于BWPSE的超声波信号消噪方法。对采集到的再制造电机转子超声检测信号进行最优小波包滤波处理,得到各尺度的小波包分解系数,在此基础上计算各尺度小波包分解系数的Shannon熵,通过分析小波包系数Shannon熵的变化规律确定分解层数及阈值。采用该方法对再制造电机转子超声检测信号进行消噪处理,结果表明该方法对噪声消除比较彻底,对比Sqtwolog阈值小波分析及Heursure阈值小波分析等其他信号消噪方法,该方法可显著提高再制造电机转子内部缺陷定量分析的准确度。     

改进小波阈值-形态学融合算法在振动信号误差抑制中的应用

针对机械装备振动信号采集中含有脉冲噪声及高斯噪声等多种复杂污染源的信号误差抑制去噪,设计了小波阈值和形态学融合算法.首先,在高斯平滑思想上引入改进的小波阈值函数,能够调节阈值函数向小波分解系数真值的收敛趋势达到有效去除高斯噪声及避免稳态偏差的目的,对比几种常用的函数算法,提出的阈值函数取得了在信噪比提升及均方根误差抑制度量上的更优的效果.其次,对比计算了多种形态学算子选择较优的算法用于去除脉冲噪声.最后,将融合算法应用在机械臂振动信号的去噪实验中.结果表明,算法能够有效去除噪声并保留信号特征.     

角加速度信号自适应小波的去噪方法

针对多扰动、大负载环境下角加速度计输出信号中含有脉冲噪声和高斯白噪声的情况,提出一种改进的离散小波阈值法与中值滤波算法相结合的角加速度计信号自适应去噪算法。首先,使用中值滤波对原始信号进行去除脉冲噪声的预处理;其次,使用分解层数的自适应确定方法与改进的阈值选取准则,通过离散小波阈值去噪法去除高斯白噪声。仿真结果表明,该算法能够有效地提高信噪比,降低最小均方误差。实验结果表明,该算法既能去除分子型液环式角加速度计信号中噪声,又能很好地保留真实信号中的高动态部分。     

基于Nomannowsky准则的小波自适应阈值消噪

小波阈值消噪法是去除信号中白噪声的有效算法.根据白噪声和信号小波系数的特点,文中提出一种分解层数自适应确定法和一种基于Nomannowsky准则的各层阈值选取法,并结合软、硬阈值法的特点,改进了小波系数阈值估计的模型.     

基于Grubbs准则的小波自适应阈值去噪算法

小波阈值去噪法是去除信号中白噪声的有效算法.根据白噪声和信号小波系数的特点,提出一种分解层数自适应确定法和一种基于Grubbs准则的各层阈值选取法,并结合软、硬阈值法的特点,改进了小波系数阈值估计的模型.     

乘用车发动机曲轴位置传感器的工作特性

借助小波对小排量TU5JP4发动机ECU控制转速系统中磁感式曲轴位置传感器进行了转速工作稳定性分析。首先,对曲轴位置传感器测转速失效问题,提出在同一信号轮上布置两个曲轴位置传感器以提高曲轴位置传感器工作稳定性方案。之后,基于小波变换信号突变点检测的融合滤波算法,用该算法对采集到的两组曲轴转速信号作融合滤波处理。结果表明,该算法能有效检测到曲轴转速传感器是否符合失效模式,并能有效滤掉周围噪声和震动,得到曲轴位置传感器采集转速数据稳定性的一种方法。     

基于小波域统计模型的纸浆纤维图像去噪研究

在小波多尺度分析基础上，提出一种新的图像小波系数的白适应统计算法，并应用于纸浆纤维图像的去噪研究。将图像小波系数视为服从广义高斯分布（GGD）的随机变量模型，在小波软阈值去噪的基础上引入空间自适应阈值方法；将均值滤波算法应用于小波系数方差的边缘估计中，结合最大后验概率准则（MAP）进行参数估计以恢复噪音小波图像。该算法用于纸浆纤维图像的去噪，效果理想，同其它的图像去噪算法相比，它具有较高的峰值信噪比（PSNR）。     

半球谐振陀螺滤波算法研究

针对半球谐振陀螺输出信号噪声的特点,提出了一种处理该噪声的前向线性预测(FLP)滤波与小波变换相结合的滤波方法,运用Allan方差法对滤波结果进行了分析.该方法以FLP滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器.为了改进该级联滤波算法的不足,提出了基于神经网络的滤波融合算法.仿真结果表明,该滤波融合算法保留了级联滤波算法的优势,同时最大程度的保留了信息的完整度,滤波精度得到极大提高.     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

针对Daubechies系列小波不具有对称性、张量积小波变换只强调水平和垂直方向的不足,提出了一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多聚焦图像作非下采样多尺度分解,采用低频分量系数值取小、高频分量系数绝对值取大的融合规则对分解后的子图像进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其融合结果图像有较丰富的边缘信息、较高的清晰度和空间分辨力,其融合性能比基于不作采样的张量积离散小波帧变换的融合方法的融合性能好.     

基于形态滤波和Laplace小波的轴承故障诊断

针对强噪声背景下,轴承故障冲击响应的提取易被周围噪声干扰的问题,提出了一种基于数学形态学滤波和Laplace小波的包络谱分析方法。首先通过形态学滤波来滤除信号中的复杂噪声,增强信号的冲击特征,然后采用Laplace小波相关滤波法提取信号的冲击响应,最后对提取的冲击相关系数进行包络谱分析,即可诊断出故障。该方法结合了数学形态滤波和Laplace小波两者的优点,可以准确地捕捉到强噪声下的故障脉冲。将该方法应用于轴承内圈、外圈的故障诊断,与传统包络谱分析方法的对比结果很好地验证了所提方法的有效性。     

基于离散平稳小波和独立分量分析的事件相关电位单次提取方法

如何在极低的信噪比下快速提取特征信号是事件相关电位（ERP）快速提取的关键技术。提出了将离散平稳小波和独立分量分析（ICA）相结合的方法以去除噪声,并提取事件相关电位。采用离散平稳小波变换分解ERP,选取多个尺度的子带信号,滤除高频噪声对应的小波系数;将串接小波系数作为独立分量分析的输入,利用FastICA算法实现事件相关电位的快速提取。仿真实验结果表明,与传统的相关平均法相比,该方法获得的结果较为满意;与单独采用独立分量分析方法相比,该方法的收敛速度更快。     

基于小波熵的组合定位系统数据融合

本文提出了一种基于小波熵的组合定位系统数据融合方案.对于两个子系统北斗/罗兰C的实测定位数据,先用小波多尺度变换将信号在多个频率段展开,再根据小波熵判别法进行消噪和融合.结果用平均误差证明了这种方法的优越性,确保了组合系统所用样本的可信度及其数据融合中权值的合理性.     

Applying digital filtering based on a modified Capon approach to frequency-shift keyed signal demodulation

An algorithm for digital filtering based on the Capon approach for frequency-shift keyed signal demodulation is proposed. The filter coefficients correspond to an information-optimal solution to the problem of minimizing the output linear filter dispersion. It is shown that the method is efficient in the conditions of additive noises and inexact knowledge of the central signal frequency spectrum. The algorithm can be implemented on a programmable logic in real time.     

基于二元多尺度熵的滚动轴承退化趋势预测

针对轴承振动信号随机噪声干扰大、多尺度熵表征轴承退化趋势偏差大的问题,提出了一种基于二元多尺度熵的滚动轴承退化趋势预测方法。首先对滚动轴承振动信号进行局部特征尺度分解,采用多元多尺度熵理论对二阶信号进行计算,提取了二元多尺度熵特征。然后采用互信息法和假近邻法对算法中的嵌入维数和延迟向量等参数进行了优化。最后采用极限学习机预测模型对二元多尺度熵退化趋势曲线进行预测,并对比了不同激活函数的预测性能。结果表明,相对于传统多尺度熵,二元多尺度熵偏差较小;激活函数为sigmoid时极限学习机模型预测精确度较高。     

海洋可控源电磁数据的新型小波基消噪方法

海洋可控源电磁(MCSEM)信号极易受到多种噪声的干扰,从而影响后期数据的反演解释精度。基于小波技术的降噪理论和方法已被广泛应用于MCSEM信号的消噪领域,但小波基均为通用小波基,消噪效果有待提升,提出了构造专用于MCSEM信号的新型小波基。首先,通过粒子群优化算法(PSO),以新型小波函数与MCSEM信号的平均相似度作为约束条件,迭代求解滤波器组的最优系数;然后利用得到的系数构造新型小波基。其次,针对深海勘探中的海水扰动噪声,设计了基于新型小波基消噪方法,并利用仿真的含噪数据与传统小波基消噪方法进行了对比实验;通过信噪比(SNR)及均方误差(MSE)进行消噪效果评价,表明新型小波基消噪方法优于传统小波基消噪方法。最后,将新型小波基消噪方法应用到了实测MCSEM数据中;通过消噪前后的时域信号及振幅随偏移距变化(MVO)曲线对比分析,结果表明,该方法不仅可以去除海水扰动类噪声,还可以扩大MVO曲线偏移距的解释范围,证明了基于新型小波基消噪方法的有效性和实用性。     

焊接缺陷的磁光成像小波多尺度识别及分类

针对焊缝微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,提出了基于磁光成像无损探伤的小波多尺度边缘提取算法及主成分分析-误差反向传播神经网络(PCA-BP)缺陷分类模型;研究了焊件表面及近表面缺陷的可视化无损检测及分类方法。首先,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁致旋光原理构成磁光传感器,获取焊接缺陷磁光图像。然后,针对焊接缺陷磁光图像存在噪声干扰、对比度低且成像背景复杂等特征,基于小波模极大值的多尺度边缘信息融合方法,设计了具有高抗噪性的缺陷边缘检测算法。最后,通过PCA法对磁光图像列方向灰度变量进行预处理,得到能表征95%磁光图像列方向灰度变量信息的256个特征点作为输入特征量,构建了三层BP神经网络模型,对焊接缺陷样本进行分类。试验结果表明,所提方法能准确识别微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷,模型分类准确率可达90.80%。     

结合引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合时信息容易相互干扰、影响融合质量的问题,将引导滤波、高斯低通滤波与非下采样方向滤波器组相结合,提出一种新的图像融合方法。利用引导滤波和高斯低通滤波,将源图像分解为低频近似部分、强边缘部分和高频细节部分,并将高频细节部分进行非下采样方向滤波,进一步得到高频方向细节部分;对低频近似部分应用基于局部区域能量的融合规则,对强边缘部分提出一种基于卷积稀疏表示的融合规则,对高频方向细节部分提出改进的脉冲耦合神经网络的融合规则,得到相应的融合部分,并通过逆变换得到最终的融合图像。对多组红外与可见光图像的实验结果表明,算法得到的融合结果的主观视觉效果和客观评价指标均优于传统的图像融合方法,其客观评价指标中的标准差、信息熵、互信息、平均梯度和空间频率相比融合效果较好的基于离散小波变换和稀疏表示的融合方法平均提高20.28%、2.24%、47.41%、5.34%、8.02%。