一种联合乘性噪声消除新方法

当乘性噪声的频谱与信号的频谱存在混叠时,采用单纯的同态滤波法不能有效消除噪声,为此,本文提出了一种基于同态滤波和傅里叶谱相减的联合乘性噪声消除新方法.仿真结果表明:与同态滤波方法相比,该方法得到的输出信号的时域波形更接近真实信号,信噪比得到大大提高,是一种更有效的乘性噪声消除方法.     

变速箱噪声的频谱分析与故障诊断

应用振动、噪声信号频谱分析和相干函数分析技术,从理论上说明变速箱故障诊断的依据。检测了一台噪声严重超标的实际变速箱系统,得到其三向振动和噪声信号。综合分析了实测信号及其计算机数据处理结果,从而得出检测对象出现强烈噪声的主要原因在于其中一对啮合轮发生“嗑碰”     

输油管道应力波检测中的小波去噪方法研究

本文介绍了一种适用于油田输油管道应力波检测的小波去噪方法。在盗油实时监测时，利用冲击激励产生的应力波到达两个检测传感器的波达时刻的差对冲击激励点进行定位。由于小波变换具有多尺度分析的优点，根据有用信号和噪声奇异性的不同及其在小波变换不同尺度下的传递特性的不同，区分信号和噪声，进行小波系数的阈值选取后，利用剩余的小波系数重建信号，得到有用信号的波形。试验发现，该法可以很好地去除噪声，从而使应力波的波达时刻的计算的准确度提高。     

浅谈数字音频信号纠错技术

数字音频系统之所以在音质方面优于模拟音频系统，在相当大程度上归功于它巧妙的编码方式，它在数字音频信息上附加最小的冗余信息就可以达到满意的纠错效果，这种“防患于未然”的作法是模拟系统所无法比拟的。一、为什么要对数字音频信号进行纠错处理１、数字音频信号出现误码的必然性数字系统的最大优点是不怕系统造成的失真和噪声，而最怕数字信号的丢失和出错。这是因为数字化后的音频信号已变成了脉冲信号，而数字电路可以轻而易举地消除这些失真和噪声，例如由于噪声引起的脉冲波形不平整可由限幅器来切平；电机旋转不匀所产生的抖晃…     

一种自适应噪声抵消系统的仿真与设计

自适应噪声抵消系统是基于自适应滤波原理的一种扩展,它能从被噪声干扰的环境中检测和提取有用信号,抑制或衰减噪声干扰,提高信号传递和接收的信噪比质量。研究常用噪声消除算法,并仿真验证系统设计和所选自适应算法的可行性,最后应用DSP技术设计一个自适应噪声抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪声,达到提高语音信号质量的目的。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

小波去噪方法在管道应力波检测中的应用

介绍了一种适合于管道应力波检测的基于小波变换的去噪方法。利用小波变换多尺度分析的优点。根据有用信号和噪声在小波变换不同尺度下的传递特性的不同，进行小波系数阈值选取后，对剩余小波系数重建信号，得到有用信号的波形。结果表明，它能较好地抑制噪声，使信号的信噪比明显提高。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

虚拟函数信号发生器的设计

提出一种虚拟函数信号发生器的设计,依托于LabVIEW编程环境,不仅能够产生实验室常用的正弦波、方波、锯齿波等,并可模拟实际工作环境中添加了噪声后的波形信号,同时还可轻松、快捷地将这些信号波形显示出来。     

基于振动噪声信号的齿轮传动系统声压级预测

文中提出一种新的齿轮箱噪声预测方法,它与传统的仅用声压计测量方法不同：该方法采用多个加速度和噪声传感器对齿轮箱进行监测并获取振动和噪声信号;先通过成熟的“以振代噪”技术,计算振动信号的噪声评估向量;然后根据组合预测方法,采用应用线性神经网络算法预测出齿轮箱的声压级,并且通过实验验证其准确性有效性。     

基于第二代小波变换的旋转机械振动信号去噪

旋转机械故障振动信号存在不同形式的波形特征,传统小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,而造成原始信号的部分有用的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,提出一种基于第二代小波变换的振动信号预处理方法,即针对分析信号的局部特征,以预测方差最小为目标,对每个样本选择最佳的预测算子,使小波基函数始终能够匹配信号的局部特征。仿真试验表明,该方法克服了传统小波去噪中降噪信号丢失了部分细节信息的缺点,不仅可有效去除振动信号的噪声,而且能够为保留信号的局部信息。     

风机管道声学测试中的影响因素分析

流体机械流动噪声常使用管道法测量,风机管道声学测试中存在多种因素干扰影响测试的准确性。安装于管内的传声器接收到的信号包含了声源的“真声”、仪器表面局部湍流脉动压力引起的“伪声”、管壁振动辐射声以及管壁振动传递引起的传声器振动信号,通过试验方法对各信号成分进行了测试与分离。结论显示,传声器湍流自噪声“伪声”对“真声”测试产生明显干扰,需要安装气流防护装置降低湍流自噪声,而管壁振动分量远低于声源信号,对声源测试的影响可忽略不计。     

小波消噪及其在往复泵振动监测信号处理中的应用

采用浮动阀值分离噪声是小波分析中一个新的信号检测方法。本文在简述了小波分析及噪声分离的非线性小波理论的基础上,给出了从噪声污染信号中恢复原信号的实例。针对三缸往复泵测量信号非平稳时变特点,研究了用小波消噪方法提取反映往复泵动力端状态的振动波形特征。通过对振动信号的波形特征提取表明,该方法能在很高的背景噪声下有效提高反映往复泵状态的有用信息。     

基于DPGC技术的激光干涉纳米振动测量系统

基于数字相位载波调制(DPGC)原理,建立了激光干涉振动测量系统及其信号解调的软硬件处理平台,以24位数字信号采集卡配合64位PC处理器作为硬件电路的核心,实现了参考波形的发生与待测信号的实时采集,利用LabVIEW软件平台构建了DPGC算法,实现了振动信号的实时解调.实验结果表明,基于PC平台的DPGC信号解调方法,降低了传统的模拟PGC技术中模拟乘法器和微分器等硬件电路的漂移和噪声,提高了信号解调精度,改善了系统信噪比,实现了对频率范围10～200Hz低频振动信号的高精度测量,其分辨力达到0.14nm,动态范围达到120dB.     

用于振动传感器在线校准的压电激励装置性能测试

压电激励装置作为振动传感器的底座安装,可以实现其在线校准。文章介绍了压电激励装置性能测试系统,对信号噪声比、稳定性、波形失真度以及横向振动比等进行了测试,对系统的机械共振频率进行了测量。结果表明所测参数均满足检定规程要求,该压电激励装置可用于振动传感器在线校准。     

基于HHT的数控机床主轴振动监测系统的研制

为监测数控机床主轴的运行状态,针对机床主轴在工况条件变化或故障发生时振动信号的非平稳特性,研制基于HHT时频分析方法的数控机床主轴振动监测软、硬件系统。硬件系统包括基于FPGA主控模块与PC104总线的数据采集模块;软件系统包括时域波形监测与特征数据监测两模块,其中特征数据监测模块具有监测频谱分布及时频分布功能。为更直观、准确反映数控机床主轴振动信号的非平稳特性,提出基于HHT的主轴振动信号特征提取方法,实现对振动信号时频分布的实时监测。数控机床主轴振动信号测试结果表明,该系统在监测信号时域波形与频谱分布的同时,能利用HHT的瞬时频率描述特性,实现对数控机床主轴振动信号时频分布的实时监测。     

基于小波分析的电动机噪声检测系统研究

电动机的噪声是其质量控制和故障检测的关键参数之一。基于小波分析方法，提出一种应用计算机声卡的电动机噪声检测方案。利用计算机声卡的A/D转换功能来采集电动机的噪声信号，应用小波包滤波方法消除与回转频率无关的噪声干扰，提取与转速直接相关的振动信号。实验表明，这种方法降低了电机检测成本，能够准确地获取测试信号。     

结构振动控制的一种方法

结构振动控制的目的是消除或减少结构振动和结构噪声。一提起振动控制,人们常想到隔振,就是对结构采取有效措施,使结构与振源隔离,从而降低振动与结构噪声的传递。有二种隔振方式:一种是缩减机器工作时引起的振动对外界的传递,这也就是积极隔振。如汽车发动机采用弹性支承降低发动机运转时产生的振动向车体的传递;另一种是对结构进行防振,又称为消极隔振。如汽车悬挂系统,虽然汽车行驶时路面对汽车     

基于FastPW和CNC降噪的液压泵振动信号预处理方法

针对离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)阈值降噪法存在的问题,提出一种自适应的余弦相邻系数(Cosine Neighboring Coefficients,CNC)降噪法,仿真信号分析结果表明CNC降噪法具有更好的降噪性能。将该方法与振动信号快速预白化(Fast Pre-Whitening,Fast PW)技术相结合形成了一种液压泵振动信号预处理新方法:首先采用Fast PW算法对液压泵振动信号预白化,去除信号中的谐波分量,得到仅包含冲击分量和白噪声的预白化信号;然后采用CNC降噪法对预白化信号进行自适应降噪。实测信号分析结果表明提出的方法能够很好地消除液压泵振动信号中的谐波分量和噪声成分,且能有效保留信号中的故障分量。     

小波分析在爆破振动加速度推求中的应用

提出了一种由实测爆破振动速度数据得到加速度历程曲线的方法.首先对实测速度数据进行数值微分计算,继而采用小波变换的方法消除加速度波形中因数据误差带来的高频噪声成分,可以得到准确、清晰的爆破振动加速度时程曲线.