基于小波变换的矿井通风设备噪音源分析与确定

为了准确地确定矿井通风所产生的噪声声源,为治理噪声打下基础,考虑到空气动力噪声、机械噪声、电机噪声这三大类噪声在频率和强度方面的差异,文章利用小波变换对实际测量的噪声信号进行了分解。根据分解的结果,可以比较准确地确定产生噪声的声源,为后续重点且有针对性的治理噪声打下了良好的基础。实验证明,利用小波变换确定噪声源的方法是可行且有效的。     

副井振动信号处理的提升小波变换方法

高层结构受气象、地基沉陷等外界因素影响,会产生一系列的振动变形;为研究其振动特性,保障结构安全,须对其进行变形监测。利用GPS对高层结构进行变形监测时,得到的变形信号往往包含大量的无用信息,为准确把握结构体的变形信息,可以用提升小波变换的方法对信号进行处理。以皖北矿区某副井提升台为研究对象,将监测点设于振动台上,利用天宝R10对监测点进行监测试验,对得到的振动变形信号进行提升小波变换以初步降噪,然后对降噪后的信号进行小波分解。结果表明,GPS监测获取的振动信号中包含大量噪声,通过提升小波变换处理及小波分解之后,将噪声与振动信息分离开来,提取出了有效的结构振动信息,这对于实践中的GPS数据处理及形变信息提取工作具有着重要的参考价值。     

二维小波变换在矿井地质雷达信号中的应用

在矿井地质雷达探测中有各种噪声干扰,为使得回波信号能准确清晰地反映目标体,必须对其进行处理,而常规的去噪方法效果不理想.采用小波变换的时频分析方法,能有效地消除噪声干扰,保留有效波信号中的低、中、高频成分.同时考虑到空间上道集的相关性,运用二维小波变换的理论,选择合适的小波基,并采用阀值量化的思想,通过分解和重构,得到去噪后的地质雷达记录.经过模型数据的研究和对矿井雷达数据的应用表明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力,能够提高记录的信噪比和分辨率.     

基于小波变换的岩石三轴蠕变曲线消噪分析

借助小波变换的基本原理，采用Mallat塔式分解算法对蠕变曲线进行多分辨分析，并对分解后的小波系数进行阈值处理，滤去噪声部分，然后通过小波逆变换对系数进行重构，得到消噪后的信号.分析结果表明:应用小波变换对蠕变曲线的实际测点数据进行消噪处理，能够有效去除实验过程中由于机器自振和外界干扰产生的噪声影响，相应提高了测量曲线的信噪比，从而可以得到较为平滑的实验曲线.     

基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究

基于小波变换的多尺度分析思想,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,该小波变换方法能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理.     

基于小波减噪的滚动轴承故障频率的识别

研究了振动信号局部奇异性在小波变换下的特性,定量分析了小波变换方法的减噪特性。根据滚动轴承故障振动信号和噪声的局部奇异性在小波变换下模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点,利用小波分解和重构算法,对轴承振动信号进行了分解、减噪、重构和谱分析。实验表明,小波减噪方法非常适于低信噪比情况下滚动轴承微弱振动信号的故障频率检测。     

利用小波阀值降噪技术提高微地震信号的信噪比

微地震检测技术在工程施工、地质灾害防治等方面有着重要的作用,同时微地震信号又有信号能量弱,易受背景噪声干扰的特性,造成微震信号的初至无法准确拾取,导致微地震事件的定位不准确.该文利用小波阀值降噪技术对微地震检测信号进行降噪处理,并在Matlab平台对微震信号进行实验.通过对小波基特性的分析选出最优小波基,并使用时间序列的噪声检测方法来确定分解层数,再对分解信号通过阀值降噪去掉部分噪声干扰从而达到提高微地震信号信噪比的目的.     

基于小波包的机械故障信号消噪处理

在旋转机械故障诊断系统中需要获得采样信号用于系统的故障辨识或判断,而这些采样信号将不可避免地受到噪声污染,使系统辨识精度得不到提高。小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到消噪目的。     

基于小波分解子带直方图匹配的 矿井视频图像增强方法

井下光源不充足,机械运行振动以及大量煤尘等因素的存在导致视频监控系统实时获取的图像较模糊且参杂了大量的颗粒噪声。为改善矿井视频图像质量,将空间域直方图匹配方法引入小波变换域中,提出了一种基于小波分解子带自适应直方图匹配的图像增强方法。首先对矿井视频图像与经过直方图均衡化处理后的矿井视频图像分别进行小波变换,以直方图均衡化处理后的图像的低频小波分解子带灰度直方图为基准,将矿井视频图像的低频小波分解子带直方图与之进行匹配,获得增强后的低频小波分解子带;然后针对均值滤波方法存在的缺陷,提出了一种基于滤波窗口自适应划分的加权改进均值滤波算法,并将其应用于去除矿井视频图像高频小波分解子带中的颗粒噪声;最后对直方图匹配后的低频小波分解子带和滤波后的高频小波分解子带进行逆小波变换,得到了视觉效果较佳的矿井视频图像。利用C++语言分别对直方图均衡化、同态滤波、均值滤波以及所提方法进行了编程实现,采用实地获取的山西阳泉某煤矿井下视频监控图像进行试验,对试验结果引入边缘保持指数（Edge protection index,EPI）进行评价,结果表明,所提方法对矿井视频图像的处理效果相对于其余方法而言优势较明显。     

基于变分模态分解的爆破振动信号去噪方法研究

为对爆破的振动信号进行有效去噪,提出了一种基于窗口傅里叶变换的自适应双重变分模态分解-小波阈值(Adaptive dual variational mode decomposition-Wavelet threshold,ADVMD-WT)组合方法对爆破临近地区采集的振动信号进行去噪处理。首先利用VMD算法对振动信号进行第一次分解,分解层数根据窗口傅里叶变换频谱图中的波峰个数来确定,基于各个分量的相关系数识别出高频的噪声分量;然后对剩余信号分量逐个进行第二次分解,重复第一次分解的步骤,分离出各个低频分量中含有的噪声信号;针对噪声分量中仍含有少量有用信号,对噪声分量进行小波阈值去噪,获取有用信号;最后重构信号分量得到ADVMD-WT方法去噪后的信号。将ADVMD与其它去噪方法相比,并从信噪比、均方根误差2个评价指标验证了ADVMD方法在爆破振动信号去噪中的有效性。     

一维连续小波去噪在多缺陷基桩检测中的应用

为了解决利用时域图和频域图的直观分辨不能准确地判断桩身多缺陷位置和类型的问题, 利用ANSYS/LS_DYNA软件建立带有多个缺陷的桩基模型, 将计算得到的检测数据在MATLAB中施加白噪声。通过在MATLAB小波工具箱中选择合适的Coif5小波基函数对波形信号进行一维连续小波变换, 发现从变换后得到的小波系数线及其最大值可以得到反映桩身应力波传播的更多有用信息, 消除了由实测信号直接读取反射波特性所存在的误差, 从而准确地判断出了桩长和缺陷的位置。该研究为实际工程中多缺陷桩基检测提供了可靠的依据。     

小波域相关算法在随钻地震信号处理中的应用

因钻头振动能量弱、井场噪音能量强等因素使得随钻地震信噪比很低,时域互相关算法无法有效提取子波时延信息,基于此特点,提出小波变换域多次互相关算法,将参考道和其他接收道分别进行小波变换,将参考道时频信息与其他道时频信息进行互相关,得到接收道相对于参考道的时延,提取直达波和反射波信息。数值模拟和现场实验均表明：相对于传统的互相关技术,小波变换域多次互相关算法能在低信噪比下,检测随钻地震子波时延,有效提取了直达波或反射波信息,更好地压制了噪声。     

一种具有抗噪性的P波初至自动拾取方法

地震震相初至拾取的准确性对地震事件判别及震源的定位工作有着重要影响。已有的初至拾取方法对低信噪比的地震资料的拾取效果并不理想,为了解决噪声问题（提高抗噪性能）,提出了一种基于改进能量比法和小波变换的微震初至自动拾取方法,即首先将特征函数引入到传统能量比及小波变换中,通过改进的能量比算法搜索出P波的初至范围;然后采用小波变换精确定位P波的初至时刻;最后采用地震模型数据和实测地震数据进行试验。结果表明,基于特征函数的能量比和小波变换的拾取方法具有抗噪性强、稳定性好等优点,能从信噪比较低的地震资料中较为准确地识别出P波的初至时刻。     

基于Curvelet变换的地震资料弱信号识别及去噪方法

针对地震资料中背景噪声较强,有效弱信号淹没其中难以识别,且在时间域地震有效信号和随机噪声又较难分离的问题,尝试将其通过Curvelet变换进行信噪分离。在Curvelet的不同尺度域采用自适应阈值函数对噪声进行压制,保留有效信号系数;同时,阈值函数中引入不同尺度域地震剖面信噪比,通过与信噪比相关的权值系数降低具有高信噪比的尺度域阈值,从而保留被随机噪声淹没的弱信号;最后对残留噪声系数再应用中值滤波,进一步压制噪声,突出弱信号。与常用于弱信号识别处理的小波变换,以及Curvelet变换的固定阈值处理方法相比,具有多尺度多方向性的Curvelet变换能够更加有效的刻画地震信号,结合自适应的阈值处理时,在弱信号识别及去噪方面具有明显优势。     

基于小波收缩的电机控制系统去噪研究

小波变换的方法可以降低电机控制系统中的噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到去噪目的,通过实验总结出SYM12结合软阈值处理法在信号重构及去噪效果方面都是最优的。     

Research on mine noise sources analysis based on least squares wave-let transform

In order to determine the characteristics of noise source accurately, the noise distribution at different frequencies was determined by taking the differences into account between aerodynamic noises, mechanical noise, electrical noise in terms of in frequency and intensity. Designed a least squares wavelet with high precision and special effects for strong interference zone (multi-source noise), which is applicable to strong noise analysis produced by underground mine, and obtained distribution of noise in different frequency and achieves good results. According to the results of decomposition, the characteristics of noise sources production can be more accurately determined, which lays a good foundation for the follow-up focused and targeted noise control, and provides a new method that is greatly applicable for testing and analyzing noise control.     

基于小波算法的计算机超声图像信息系统研究

为了更好的去除超声图像噪声,该文采用了基于小波的图像去噪算法。首先对原超声图像取对数,让图像的乘性噪声变为加性噪声,然后用维纳滤波结合小波变换进行处理。处理结果表明,和几种常用的去噪算法(如中值滤波、维纳滤波、PM(Perona_Malik)算法等)相比,基于小波的方法在去除干扰噪声的同时,能够很好地保护图像的细节。     

基于时空域的探地雷达杂波的去除

直耦波和随机噪声是影响雷达信号的杂波,根据各种杂波在各频率段分布不同,在各道间相关性也不同的特性,采用时空域相结合的去噪方法,在时间域上采用小波变换将其分解到各频域上,在空间上采用KL变换提取出有效信号。去噪后的雷达图像更加清晰地反映地下介质情况,且在信噪比较低的情况下,仍能突出目标回波。该方法去除杂波速度快、效果好,特别适用于公路、铁路路基检测等海量数据处理领域。     

基于小波分析的煤矿电磁干扰特性研究

本文利用小波分析的多分辨特性,对叠加强噪声后的电磁干扰信号进行了研究,并准确地还原出了原始的信号,为进一步抑制干扰源提供了理论依据,也为分析矿井电磁干扰信号提供了一个有效的途径。