超声波测距系统中的小波去噪方法研究

针对远距离超声波测距系统中回波信号信噪比低的问题,采用小波变换对超声波的回波信号进行去噪处理。为取得较好的去噪效果,对小波变换的参数选取进行了研究。根据小波基的特性,通过能量与能量熵选取最优小波基;基于回波信号噪声的白噪声特征,采用白噪声检验自适应确定分解层数;引入参考噪声信号,确定小波系数处理阈值,并选用一种结合软、硬阈值函数的改进阈值函数进行小波系数处理。为验证方法的有效性,搭建基于NI数据采集卡和LabVIEW的超声回波信号采集平台,利用MATLAB小波工具包完成回波信号的去噪处理,并通过信噪比、均方根误差等指标对去噪效果进行综合评判。实验表明小波去噪可以达到很好的去噪效果,为大量程超声测距提供理论基础。     

基于最优小波基的电机故障信号特征提取研究

小波变换去噪中最关键的问题是最优小波基的选取,使其能够将噪声从原始信号中分离出来。针对电机故障的特点,提出了一种基于信号的最优小波基选取方法。将信号小波变换的能量阈值曲线作为小波基函数的适用性评价指标。通过训练神经网络,选取适合该信号的最优小波基,最后采用平移不变量(TI)小波阈值法实现信号去噪。在此基础上对750W化纤电机进行了测试,实验结果表明,该方法能准确找出适合特定信号的最优小波基。训练后的神经网络可直接用于其它类型电机的信号去噪处理,具有实用价值。     

法医DNA检测平台光谱校正中荧光信号噪声的去除方法

法医DNA检测平台数据预处理技术是自主研制的法医DNA检测平台关键技术之一。该技术将检测平台采集的光谱数据处理后生成DNA分型软件可用的数据。光谱校正数据处理是其中的一部分,涉及滤噪、基线调整、峰识别等。其中噪声的滤除是重要的一环。利用小波变换的特点,去除噪声。文中首先说明对于DNA荧光光谱信号,小波去噪优于一般FRI去噪。接着提出了参数优化后的小波阈值去噪算法。通过对比数据处理效果,证明了该算法的有效性。     

基于排列熵的小波包改进去噪算法研究

为了弥补传统小波包阈值去噪算法去噪参数选择完全依据人为经验的缺陷,引入对信号噪声含量变化敏感的排列熵算法,提出一种新的基于排列熵的小波包阈值去噪方法。对含噪信号进行小波包分解得到相应的小波包系数序列,并对其进行排列熵计算,通过分析小波包系数排列熵的变化规律来确定小波包分解层数与阈值以达到最优去噪效果。采用该方法对滚动轴承振动信号进行去噪分析,结果表明该方法去除噪声较为彻底,与其他参数去噪结果进行对比,验证了该方法的有效性。     

改进EMD阈值小波滤波方法

下肢自主康复训练机器人中交流伺服电机电流信号噪声严重影响电机力矩辨识精度。为解决非线性非平稳信号的滤波去噪问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进阈值小波滤波算法。首先对EMD最佳去噪层数和阈值小波的阈值处理函数进行分析和改进,然后将两种改进方法相结合,最后对Matlab中的Heavy sine信号添加高斯噪声,分别利用改进方法和软、硬阈值等滤波方法进行去噪实验。仿真实验结果表明,改进算法能有效去除非线性非平稳信号中噪声信号。与EMD和阈值小波等其他滤波方法相比,本文滤波算法去噪后信噪比更大,均方根误差更小,滤波效果更好。     

基于小波变换圆度误差的检测方法

针对圆度误差在非接触检测过程中噪声对原始信号产生干扰的问题,提出采用小波变换进行采样信号的降噪处理,小波变换具有多分辨率分析的特点,在信号分析处理中能有效区分信号中的噪声,具有良好的去噪能力;讨论了快速小波变换算法及小波阈值降噪法的基本原理和处理实测信号的具体步骤;分析了基于小波变换的最小二乘圆法评定圆度误差的算法,并推导了最小二乘圆的理论模型;运用Matlab小波工具箱并通过试验说明了小波分析处理圆度误差的方法和效果。     

基于小波变换与均值滤波的渐进成形力信号处理研究

成形力是渐进成形过程的重要参数。在渐进成形力的检测过程中,针对渐进成形力信号中含有脉冲干扰、白噪声等混合噪声的问题,提出了将小波变换与均值滤波相结合的去噪方法。描述了基于小波变换与均值滤波相结合的算法步骤,针对成形力信号对小波阈值去噪参数选取进行了研究,并通过实验对比说明了新方法的可靠性与有效性。     

一种新阈值函数的小波变换在心音去噪中的设计

为了解决传统小波阈值函数在心音去噪中存在噪声滤除不完全、去噪信号不连续、震荡,去噪的同时滤除了过多的细节信息等问题。提出了一种新阈值函数的Db6小波变换心音去噪方法。通过调整参数m来调整阈值函数,使得心音信号在小波变换细尺度上去除噪声并且尽可能的保留细节系数。然后用无偏估计优化选取方法选取阈值函数的最优阈值。仿真结果分析表明:该方法克服了传统阈值函数的缺陷,信号的信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)提高了20%和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)提高了32.5%。     

皮带机故障诊断中基于自适应小波阈值去噪法的应用

皮带机故障信号中包含大量运行信息，采集故障信号进行去噪处理有利于故障状态识别。为了进一步提高小波阈值去噪方法在强噪声背景下微弱故障信号提取能力，设计了一种基于改进自适应阈值的小波阈值去噪法的皮带机故障诊断方法。研究结果表明：进行小波阈值去噪时未进行阈值函数优化，在阈值选取缺乏灵活性。以自适应小波阈值去噪时，可以获得更平滑的阈值曲线，能够满足最优去噪性能。采用小波阈值去噪时并未达到理想去噪效果，存在明显噪声成分，并且获得了更大均方根误差；完成小波阈值改进后获得理想去噪效果，更准确保留有用信号，使噪声信号被充分去除，实现信噪比的明显提升。该研究可以拓宽到其它传动设备上，对后续的故障状态识别奠定理论基础。     

基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别

提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,建立识别模型。引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群和遗传算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。     

基于双树复小波变换和形态滤波的PPG信号去噪方法

脉搏信号包含大量的噪声,具有强烈的非线性和非平稳性。针对传统的小波变换去噪算法的缺陷,本文提出了一种基于双树复小波变换和形态滤波的去噪算法,具有结构简单、数学含义清晰及计算复杂度低等优点,有效的克服了离散小波变换的平移敏感性和频率混淆。实验表明,该算法可以有效的去除脉搏信号中工频干扰及肌电干扰等高频噪声,其信噪比及均方差等定量指标均明显优于传统的阈值去噪算法,能得到较干净的脉搏信号波形。     

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.     

基于改进阈值小波算法的汽车轮速信号处理

在汽车制动过程中,轮速信号中的噪声对制动有着直接的影响,运用小波理论可以对轮速信号中的噪声进行去噪处理。噪声的幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的幅值与小波变换的尺度变化无关。在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数量化法,该方法克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点,并把它们应用在汽车轮速信号的去噪上。新的阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单等优点。实际信号处理结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪算法。     

基于小波去噪的微弱信号提取

小波分析理论是近几年来兴起的一种信号处理理论,已经成为信号去噪处理中的一种重要的工具.介绍了小波分析理论及其在信号去噪中的应用,并主要介绍了三种噪声处理方法:默认阈值法、强制阈值法和独立阈值法,运用小波分解与重构去噪方法,实现含噪信号的去噪处理.仿真结果证明:在信号分析中,利用小波变换来实现信噪分离提取弱信号是一种非常有效的方法.     

一种新的小波阈值去噪算法研究

为了更好地消除噪声对被测信号的干扰,针对传统小波软、硬阈值函数与全局阈值去噪算法的不足,综合考虑了小波阈值的估计与阈值函数的选取,提出了一种新的小波阈值去噪方法。对仿真信号与实验轴承振动信号进行去噪分析,并与几种不同的小波阈值去噪算法结果相对比。结果表明:新的小波阈值去噪算法更好地去除了噪声并保留了信号的原始特征,是一种更加优越的去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于小波包变换和小波阈值消噪的语音特征提取

为了实现强噪声背景下语音信号的特征提取,根据小波变换的多分辨率特性,以及与人耳耳蜗滤渡相一致的特性,利用小波包变换,在各语音特征频率段上,提取出包含丰富的非平稳信息的语音特征;并在小波包分解去噪的基础上,构造了模糊阈值函数,利用小波模糊阈值去噪,得到了信噪比较高的语音信号.研究结果表明,小波包变换和小波阈值去噪,较好地消除了强噪声背景下的噪声,并有效地提取出了语音信号特征.     

基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法

为了更加有效地去除噪声对被测信号的干扰,分析了传统小波阈值估计方法的局限性,提出了一种基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法。该方法利用样本熵作为信息价值函数以确定最优小波包,且以样本熵为判据,对不同的分解层数设置不同的阈值,选取使得去噪后得到的噪声估计信号样本熵值最大的阈值作为最优阈值。对仿真信号进行分析证明了该方法的有效性,将该方法应用于滚动轴承振动信号去噪分析且与其他阈值方法相对比,结果表明该方法去噪后的信号较其他方法而言频谱中的干扰频率更少且滚动轴承的基频以及故障频率更为突出,去噪效果更好,是一种更为优越的去噪算法。     

一种新的小波自适应阈值函数振动信号去噪算法

小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。     

小波变换在过零调制信号特征提取中的应用

介绍小波变换理论和算法，说明去除信号噪声原理；给出了以db2为小波函数和选用阈值方法去噪的结果。     

一种新的小波阈值函数去噪算法

小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。