基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理,针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点,提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理,并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析,扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明,多小波阈值去噪与单小波阈值相比,在超声探伤信号中起到更好的去噪效果,改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比,能够更有效地提取缺陷信息。     

小波阈值函数旋转机械振动信号去噪方法研究

从强背景噪声中提取出微弱的旋转机械振动故障特征信号一直是技术性难题。针对传统全局阈值函数去噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,提出一种改进的小波阈值函数分层去噪方法。首先对旋转机械故障信号去噪中的小波参数进行了筛选,然后采用改进的阈值函数,利用最优小波参数对振动信号进行分层阈值降噪处理。理论仿真和实测结果表明,对比传统阈值去噪方法,该方法能有效去除背景噪声,保留振动信号原貌特征信息,提高信噪比和减小均方根误差,适合非平稳振动信号去噪,为旋转机械故障诊断奠定了信号预处理的基础。     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

基于改进的小波阈值函数语音增强方法

传统的小波阈值去噪方法会造成有用语音信号的损失, 信噪比改善情况不理想. 通过分析小波去噪原理, 提出了一种改进的小波阈值函数语音增强方法. 该方法结合小波软、硬阈值函数去噪的优点, 克服了硬阈值函数的不连续及软阈值函数存在偏差的缺点. 该方法首先对清浊音信号进行判断, 接着采用变化的阈值对清浊音信号的小波系数进行不同的阈值处理. 仿真实验结果表明, 改进的方法非常适用于强噪声背景下的语音增强, 无论在保留含噪语音信号中的清音信息, 还是在信噪比改善指标上均优于传统的软阈值法、谱减法和听觉感知小波变换法.     

基于一种新的小波阈值函数的心音信号去噪

研究心血管系统的病理特征问题,应正确识别心音信号,对心音信号去噪问题常用小波变换方法,但是小波阈值函数存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.通过讨论软硬阈值函数和已有的几种改进阈值函数的优缺点,提出了一种新的双参可调小波阈值函数,方便调节,适合于进行各种数学处理,更重要的是具有更符合自然信号连续特性的过渡区.仿真实验表明,新阈值函数可有效地抑制噪声,去噪后的信噪比和均方根误差均优于传统小波阈值函数,具有较高的实用价值.     

提升小波改进阈值算法在输气管道泄漏信号降噪处理中的应用

输气管道的泄漏检测对保障其管道的正常运行具有重要意义,但是在实际工作中,传感器检测到的信号会受到噪声的干扰。为了提高管道泄漏检测精度,采用一种不依赖于傅里叶变换的提升小波变换方法,并引入改进阈值函数对信号进行降噪处理,分别对比不同小波基函数,不同分解尺度利用改进阈值算法的降噪效果,确认db5小波函数作为最优提升小波函数,并对信号进行四层分解的信号处理信噪比最高,最后利用现场实验采集到的负压波信号进行传统小波去噪和提升小波改进阈值算法去噪的效果对比,其结果表明提升小波改进阈值算法的去噪效果优于传统小波算法的去噪效果,在管道泄漏检测的信号降噪中具有良好的应用价值。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.     

改进离散平稳小波变换在压力信号消噪中的应用

提出基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法,并将该方法应用于压力信号消噪,取得了优于传统小波消噪的效果。方法利用平稳小波的冗余特性,解决了传统二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的不足,同时将尺度系数的噪声与各层噪声强度不同纳入分析。利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪。将该方法应用于压力信号消噪,并与传统离散二进小波进行比较,证明了方法的可行性和有效性。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对硬阈值函数不连续和软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺点,构造了一种新的阈值函数.同时,为了增强去噪效果,采用了模糊控制算法对新阈值函数中的参数进行实时、动态地调节.仿真结果表明:新阈值函数去除噪声效果良好,信噪比和均方根误差等性能指标较传统阈值法均有显著提高.     

基于改进小波去噪和EMD方法的轴承故障诊断

将改进的小波阈值去噪与EMD分解相结合应用于轴承故障诊断中。该方法首先利用改进的小波阈值去噪法对原始信号进行去噪,然后采用EMD方法将去噪后的信号自适应地分解成一系列IMF分量之和,通过能量-相关系数法选取能够反映故障特征的IMF分量进行包络谱分析提取故障频率。实验结果表明该方法能够有效识别故障特征频率。     

一种冗余小波变换的心电信号噪声消除方法

平稳小波变换去除心电信号噪声较好抑制了小波空间适应法消噪产生的伪Gibbs现象,但其重建过程相对复杂。提出对受噪声污染的心电信号移位一次,将移位信号及原信号分别进行正交小波变换阈值去噪,以它们的平均作为去噪结果。实验表明可以获得与平稳小波变换相同的去噪效果,但算法实现更简单快速。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

对比研究了D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪的硬阈值去噪法和软阈值去噪法的优点和缺点,并在此基础上构造了一个新的阈值函数,它克服了硬阈值处理方法在[λ]点处不连续及软阈值函数导数不连续的缺点,而且是高阶可导的,在实际应用时能够保留较大的小波系数,从而保留了尽可能多的信号,进而能够获得更好的去噪效果。仿真实验结果显示,新阈值函数可有效地抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值。     

改进的自适应小波阈值法及其在测井曲线去噪上的应用

对测井曲线的各种去噪方法进行总结,根据小波阈值去噪法的优越性,提出一种改进的自适应小波阈值去噪法。选取Matlab工具箱里自带的曲线和测井曲线进行小波阈值去噪测试,改进的自适应小波阈值方法去噪方面表现优秀。新方法在滤除噪声的同时还能更好地保留信号的细节。     

基于Neyman-Pearson信号消噪方法的改进

本文介绍了运用小波变换进行信号消噪的原理，阐述了基于阈值的正交小波变换消噪法，对运用Neyman-Pearson准则进行阈值选定的方法作了改进，使其适合多尺度分解的小波变换，并将电子测量中的38准则用于对噪声强度的估计运算中，实验证明该种方法取得了较好的实用性。     

基于改进阈值和小波包的轴承故障诊断方法

为了准确有效地确定滚动轴承的故障部位,提出一种轴承故障诊断的新方法。用改进的小波阈值法对轴承振动信号进行降噪处理,对去噪后的信号进行小波包分解与重构,提取各重构子带内的信号特征作为故障诊断的样本,依据各子带信号的能量分布特征判断轴承的故障部位。在MATLAB环境下对SKF6205-2RS轴承的典型故障进行了仿真研究,结果表明改进的阈值法相比于传统去噪方法有较好的去噪效果,小波包能够准确提取信号的故障特征,能够提高轴承故障检测的准确性和有效性。