基于Grubbs准则的小波自适应阈值去噪算法

小波阈值去噪法是去除信号中白噪声的有效算法.根据白噪声和信号小波系数的特点,提出一种分解层数自适应确定法和一种基于Grubbs准则的各层阈值选取法,并结合软、硬阈值法的特点,改进了小波系数阈值估计的模型.     

基于改进小波阈值的激光陀螺漂移信号降噪

针对固定阈值法对激光陀螺漂移信号去除噪声会出现"过扼杀"小波系数的现象,提出一种称为E-median的小波阈值.信号进行平稳小波变换,计算各尺度高频小波系数的E-median阈值,采用软阈值法修正高频小波系数,通过平稳小波逆变换重构信号.对激光陀螺漂移仿真信号和实测信号去除噪声,该阈值均能保留原信号的特征并有效去除噪声...     

基于小波变换技术的发动机异响故障诊断

针对发动机异响故障信号呈非平稳时变特征并伴随有强烈的背景噪声,提出一种基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,该方法对信号进行离散小波变换,将信号分解为近似系数和细节系数,求出各层细节系数的自相关序列,根据序列是否呈白噪声自相关特性确定该层阈值。信号经过分层阈值降噪后,再进行连续小波变换,画出时频图,结合时域特征和频域特征确定故障类别。试验研究首先以模拟的信号模型为例,再针对实际的活塞敲缸响和曲轴轴承响两种常见异响故障进行比较分析,结果表明,分层阈值降噪法可以提高信噪比,恢复较高频率的有用信号,小波时频图可以清晰地呈现故障信号的时域和频域特征,为诊断提供一种切实可行的策略。     

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。     

一种自适应小波消噪方法

为了消除噪声对被测信号的干扰,有效提取信号中的有用成分,根据信号和噪声小波变换系数的不同特性,在分析了传统阈值方法局限性的基础上,提出了一种自适应小波消噪方法.该方法首先对被测信号进行小波分解,并改进了阈值量化公式,使其具有能量分布自适应的降噪能力;然后,利用类别方差作为判别依据,选取使得类别方差最大和类内方差最小的阈值作为最佳的阈值.并根据每层分解后的小波系数进行自适应的阈值确定;最后,对信号进行重构,通过分解、阈值处理和重构等过程实现小波消噪.仿真信号和轴承故障诊断的实例结果表明该方法可在强噪声背景下消除噪声干扰,有效提取出滚动轴承的早期故障频率.     

一种新的摆度信号去噪方法及其应用

受现场环境和设备的干扰,水轮机组摆度信号中存在较强的脉冲噪声和高斯白噪声,导致真实有效信号被淹没,这为信号提取带来很大的困难。针对这一问题,提出一种将中值滤波、小波阈值去噪以及Savitzky-Golay平滑滤波相结合的摆度信号去噪方法。首先,对待分析信号用中值滤波器进行去除脉冲噪声的预处理;其次,通过Savitzky-Golay平滑滤波和阈值去噪分别去除小波分解后的近似系数和细节系数中的白噪声分量。仿真结果表明,该方法能有效提高信噪比、局部相关指数以及平滑度,降低均方误差。实验结果表明,该方法既能去除水轮机组摆度信号中的噪声,又能有效保留真实信号中的细节特征。     

角加速度信号自适应小波的去噪方法

针对多扰动、大负载环境下角加速度计输出信号中含有脉冲噪声和高斯白噪声的情况,提出一种改进的离散小波阈值法与中值滤波算法相结合的角加速度计信号自适应去噪算法。首先,使用中值滤波对原始信号进行去除脉冲噪声的预处理;其次,使用分解层数的自适应确定方法与改进的阈值选取准则,通过离散小波阈值去噪法去除高斯白噪声。仿真结果表明,该算法能够有效地提高信噪比,降低最小均方误差。实验结果表明,该算法既能去除分子型液环式角加速度计信号中噪声,又能很好地保留真实信号中的高动态部分。     

变分模态分解和熵理论在超声信号降噪中的应用

针对超声检测信号中结构噪声难以去除的问题,提出了一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和小波能量熵阈值(Wavelet Energy Entropy Threshold,WEET)联合降噪的算法.分析了含噪系统熵增的特性以及结构噪声在不同时间段的分布特征,提出了用小波能量熵表征信号的含噪状态,并以小波能量熵最大子区间的小波系数参与计算各个尺度层的阈值.对仿真及实测信号进行处理,结果表明,该方法(VMD-WEET)能很好地抑制超声回波信号中存在的白噪声及结构噪声,还原了准确的波形特征,验证了其有效性.     

基于复小波块阈值的降噪方法及其在机械故障诊断中的应用

提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中.机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声,导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点.提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性,可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的NeighBlock降噪法更高的信噪比,不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除冲击信号中的脉冲噪声.对实际信号的研究表明:这种降噪方法可以提取齿轮箱早期故障信息和强噪声背景情况下的隐含故障信息,特别对提取弱冲击故障信号非常有效.     

小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应确定及仿真

小波阈值降噪算法是一种有效的从测试信号中去除噪声的方法.通过对有用信号和噪声信号在小波空间上传播特性的不同进行分析,提出了一种基于小波去相关白噪声检验的最优分解层数自适应确定算法.该算法可以根据含噪声信号的特点和信噪比,自适应的选择小波变换的最优分解层数以达到最优的降噪效果.最后,在MATLAB环境下进行了仿真实验,并进行了工程应用.仿真实验和工程应用结果表明,该方法可以有效的确定合理分解层数得到最优的信噪比.