基于EEMD的改进小波阈值算法在超声水表中的应用EI北大核心CSCD

针对超声水表在实际工作环境中容易受到噪声干扰从而导致计量精度下降的问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的改进小波阈值降噪算法。为了提高降噪效果,对小波阈值降噪算法进行了改进,构造了非线性阈值函数取代传统阈值函数,同时给出了一种分解尺度选择的方法。利用EEMD将流速信号分解为一系列的本征模态函数,通过改进小波阈值降噪算法对本征模态函数进行降噪处理,去除其中的噪声分量,为了验证该算法的适用性,将其与小波阈值降噪算法和时空滤波分析方法进行了比较。试验结果表明,以超声水表流速信号为降噪对象时,基于EEMD的改进小波阈值降噪算法具有较好的降噪效果。     

小波阈值去噪法的改进算法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法.其中阈值函数关系着重构信号的连续性和精度,硬阈值函数的不连续性和软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,也限制了它的进一步应用.本文通过数学方法的引入,对阈值函数进行了改进.仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.     

分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法

针对轴承振动信号易受到噪声干扰的问题,提出了一种分层自适应小波阈值降噪方法。首先将轴承振动信号进行小波分解,获得各分解层的小波系数;之后保留低频信号的小波系数,对高频信号的小波系数进行分层自适应阈值处理;最后将阈值处理后的小波系数进行小波重构,得到降噪后的信号。通过构建一种在阈值处连续且在小波域内可导的分层自适应阈值函数,可以改进传统阈值函数重构偏差和过度降噪的缺陷。轴承故障仿真信号的降噪实验结果表明,该方法的信噪比和均方根误差均优于其他方法,有更好地降噪效果;机械故障模拟实验台的轴承故障信号降噪实验结果表明,该方法在降噪的同时保留了更多的故障信息,能够有效提升故障诊断率,更有利于轴承故障信号的降噪。     

基于偶树复小波和改进型阈值函数的降噪方法 及其应用

为更好地保留原有用信号信息,有效恢复强噪声背景下微弱故障信号,提出了一种基于对偶树复小波和改进型阈值函数的降噪方法,将其应用于机械故障诊断,取得了较好效果。运用对偶树复小波变换滤波器设计方法和改进型阈值函数,以实施降噪的具体步骤。该法充分利用了对偶树复小波变换的平移不变的优良特性,同时,改进型阈值函数与传统软、硬阈值降噪算法相比,克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点。实验表明：此法有效去除了噪声,是一种较好的提取微弱故障信号的方法。     

小波阈值法在信号滤波中的应用研究

针对硬阈值函数在阈值处不连续,重构信号易产生振荡,以及软阈值函数的量化值与原始小波系数有恒定的偏差不能逼近的问题,提出了一种既能在阈值处连续,又能实现逼近原始小波系数的改进型阈值函数。仿真结果显示将改进型的阈值函数用于信号滤波,在均方误差和信噪比方面都优于传统的两种阈值函数。     

阈值改进整数小波与LZW算法相结合的水声数据压缩方法

提出一种阈值改进整数小波与基于字典编码的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法相结合的数据压缩方法,该方法旨在减少水声数据传输量的同时尽可能地达到高保真。数据压缩过程中,先对水声数据进行整数小波变换,再对变换后的高频系数采用改进的小波阈值算法和阈值函数进行处理,提高了数据压缩倍数和信噪比,降低了误差。最后通过LZW将处理后的系数进行编码输出,进一步提升压缩效果。文中给出了相应的数据压缩算法流程。实际舰船辐射噪声数据的压缩处理结果表明,该方法能有效提高信号信噪比、减少信号失真并能获得更大的压缩倍数。     

小波阈值降噪技术在振动信号处理中的应用

通过对转子不对中故障信号的模拟仿真,用小波阈值降噪法消噪,分析比较几种不同小波函数降噪的效果,对比默认阈值方法与自适应阈值消噪方法的降噪效果,结果表明,自适应阈值比默认阈值更具有可信度.     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

小波分层阈值降噪法及其在发动机振动信号分析中的应用

摘要：通过对小波消噪原理的分析及常用阈值规则的降噪性能对比,提出了基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,描述了根据有用信号最小频率成分确定最大分解层数的方法,给出了分层阈值降噪法的步骤,并对模拟的含噪振动信号进行了试验研究,结果表明,该方法具有较好的降噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的恢复,有利于较高频率有用信号的提取。最后,对小波分层阈值降噪法在发动机振动信号分析中的实际应用进行了研究,研究证明,该方法可以有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,为发动机振动信号预处理提供了一种切实可行的方法。     

小波消噪阈值选取的一种改进方案及其在健康监测中的应用

在D. L. Donoho和I. M. Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造一个新的阈值函数。与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服硬阈值函数不连续的缺点。仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪结果有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-G ibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。将该方法应用于桥梁振动信号降噪中,其结果表明该方法可以较有效去除噪声。     

自适应多小波基函数构造与机械故障诊断应用研究

设备在运行中萌生的故障(即早期故障),特征信息微弱且往往被机械设备运行过程的强噪声所淹没,给故障诊断与预示带来困难,已成为国内外此领域研究的热点和难点。文章深入研究了机械故障动态信号与基函数的内积变换原理;提出了若干自适应多小波基函数构造方法;改进了几种多小波邻域区间和局部阈值降噪方法。利用典型的工程案例分析和阐述了重油催化裂化装置、连铸连轧机组、空分机、电力机车和船载卫星通信地球站传动系统在运行状态下,微弱动态信号的特征增强和复合故障特征提取的工程应用实效。     

航空发动机转静子碰摩故障信号用小波分析的方法检测和分析

针对试飞中发动机转静子碰摩故障信号,首先应用小波阈值方法对原始信号进行降噪处理,由此滤除高频噪声干扰,同时可保留含有重要故障特征的突变信息;对降噪后信号进行连续小波变换,时频分析结果具有很好的实时跟踪转速频率能力,且频带清晰,故障特征明显,为今后真实飞行载荷下的实时故障监测提供一种有效途径。     

基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法

针对故障诊断的需要和信号特点,提出一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

双小波非凸稀疏正则化去噪算法研究

针对航空发动机ECT滑油监测数据在采集传输过程中易受噪声干扰而影响数据有效特征提取的问题,提出了一种双小波去噪算法。在2个小波域下对数据进行分解,通过阈值函数进行滤波,利用小波系数的分布差异,迫使2个小波域下的去噪信号相同,反正切函数作为罚函数,得到更加稀疏的系数表达。实验结果表明:与传统的小波去噪方法相比,连续信号和阶跃信号的平均信噪比提高了约2.3dB和4.2dB,去噪效果得到优化。     

基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法

在分析小波包传统阈值去噪算法的基础上,提出了一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择;应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层频率系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除;模糊控制器可用于对信号中的幅值跳变以及边缘粗糙等问题进行优化与修正。综合以上3种方法即可自适应地进行语音增强处理。经实验结果验证,与传统阈值算法相比,该算法能够最大程度地还原纯语音信息,有效提高了语音去噪的准确度与信噪比。     

小波域降噪方法及其在历史音频保护中的应用

提出基于小波包变换的自适应多阈值音频降噪法,从小波包最佳分解树的各个终端结点选择不同的最佳阈值。而最佳阈值的选取是基于贝叶斯理论,并且采用折中阈值函数。实验和应用表明,相比小波包全局阈值降噪算法,此种降噪方法能使降噪后的音频保留尽可能多的原始音乐信号,较好地适合听众的听觉效应,满足历史音频资料数字化保存的需要。