基于小波变换的矿震信号去噪方法研究与应用

从小波变换的基本原理出发,对实际矿震信号进行了去噪处理,通过用傅里叶变换和小波变换对北京木城涧煤矿实际矿震信号去噪效果分析,小波变换在对非平稳的矿震信号去噪方面有着傅里叶分析不可比拟的优点。并探索了不同的小波基和阈值选取准则以及分解尺度对矿震信号去噪结果的影响。     

基于变分模态分解和粒子群算法的微震信号降噪方法

为从含噪微震信号中提取有效信息, 并准确识别岩体破裂信号和爆破振动信号, 提出了基于粒子群算法和小波阈值去噪的改进变分模态分解方法。该方法利用粒子群算法实现模态数量和惩罚因子的最优取值, 以最优参数对微震信号进行变分模态分解, 再对由高频噪声主导的模态分量进行小波阈值去噪, 将去噪后的高频信号分量与原先的低频信号分量进行重构, 实现信号降噪。经验证, 该方法相比集合经验模态分解和单纯的变分模态分解方法具有更好的降噪效果。以该方法对200组岩体破裂信号和200组爆破振动信号进行去噪, 以第一模态分量能量占比50%作为区分爆破振动信号和岩体破裂信号的依据, 识别成功率达到97.25%, 证实了此识别方法的准确性。     

基于平移不变小波爆破振动信号去噪的应用研究

传统的小波变换阈值法去噪会使爆破振动信号的急剧变化部分产生人为的振荡现象，产生这种现象的原因是小波缺乏平移不变性。使用平移不变小波变换去噪方法，对爆破振动信号进行循环平移，利用软或硬阈值对该信号的小波系数进行压缩，重构信号，再进行相反的循环平移，通过多次的平移-消噪-平移，平均所获得的结果，从而消除小波基的平移依赖性。该方法不仅能有效地消除爆破振动信号的伪吉布斯（Psuedo—Gibbs）现象，而且能减小原始爆破振动信号和估计爆破振动信号之间的均方误差（MSE）。通过理论和实践证明了这种方法能够更有效地消除爆破振动信号中的噪声。     

基于局部放电法的矿用高压电缆信号去噪算法研究

干扰噪声直接影响局部放电法有效检测矿用高压电缆故障。基于局部放电法，综合采用理论计算、仿真实验、现场试验的方法，对比分析了短时傅里叶变换和傅里叶分析去噪法的原理和优缺点，提出了一种矿用高压电缆的局部放电去噪算法——小波阈值去噪法，同时，选择了合理的阈值函数和去噪流程。基于此，采用白噪声和连续周期信号作为高压电缆的干扰噪声，进行了模拟仿真实验。结果表明，小波阈值去噪法可有效抑制白噪声，其中，Db2小波性能和去噪效果最好；同时，现场试验结果显示，去噪后信噪比得到了显著增加，验证了小波阈值去噪法的合理性和可靠性。     

基于EEMD和小波阈值法的爆破振动信号预处理研究

针对爆破振动信号去噪和趋势项消除问题,借助相关性分析,引入了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波阈值法的预处理滤波方法。首先运用EEMD方法进行信号分解,利用互相关系数进行含噪IMF分量和趋势项分量的预选,然后分别借助自相关函数特性和频带特点进行判断,最后完成含噪分量的小波阈值去噪和趋势项分量的去除,重构波形。实例验证结果表明,该方法能有效消除噪声、趋势项干扰,保留波形真实信息,进而提高频谱分析精度。     

冻结立井爆破振动信号去噪研究

针对冻结立井监测到的爆破振动信号的高噪声、短持时和非线性的特征,提出了经验模态分解-去趋势项波动分析(Empirical Mode Decomposition-Detrended Fluctuation Analysis,EMDDFA)组合去噪方法。采用4项指标综合评价了EMD-DFA法、EMD和EEMD法、小波阈值法和小波熵去噪法去噪效果。结果表明:被强噪声污染的爆破振动信号采用EMD-DFA组合法去噪得到了信噪比和互相关度最高,相应的误差最小,去噪后的信号保留了爆破信号的瞬态非平稳特征,去噪效果最优。     

应用小波收缩去除电机控制系统中的噪声

本文应用小波变换可以降低电机控制系统中噪声影响的技术,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到去噪目的。通过实验,得出SYM12结合软阈值处理法具有最优的信号重构及去噪效果。     

基于HHT法的煤冲击破坏SHPB测试信号去噪

针对分离式霍普金森杆（SHPB）测试信号的高噪声、持时短、突变快等特点,利用希尔伯特-黄变换（HHT）分析技术对煤冲击破坏的测试信号进行去噪处理。用经验模式分解法（EMD）分解实测的煤冲击破坏SHPB测试信号,可以得到各固有模态函数（IMF）分量及其频谱和各IMF分量的能量百分比,从而利用低通滤波将原始信号中的高频噪声有效的分离出去。利用快速傅里叶变换（FFT）频谱和Morlet小波时频谱对比分析去噪前后信号的特征,定性的说明HHT法可以用于煤冲击破坏SHPB信号的去噪处理。通过计算去噪后信号的信噪比和能量百分比,定量的说明HHT法充分保留了煤冲击破坏SHPB信号本身的瞬态非平稳特征,去噪效果显著,方法简捷,结果可靠。     

基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法

矿井供电系统发生单相接地故障时，由于井下环境恶劣，采集到的信号含有大量噪声，极易发生错选、漏选等问题。为此，文章提出了一种基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法。该方法首先对采集到的零序电流信号进行EEMD分解，提取分解得到的高频IMF1分量进行小波阈值去噪，对去噪后的IMF1分量进行Hilbert变换并提取瞬时幅值，根据能量占比最大原则判断故障线路。通过RTDS实时数字仿真系统搭建了35/6kV的矿井供电系统仿真模型并进行故障仿真验证，结果表明该方法在不同故障条件下均具有较好的选线准确率与可靠性。     

基于小波分析的矿用车柴油机振动信号去噪处理

矿用车柴油机振动信号进行去噪处理,对柴油机的运行状态监测和异常诊断具有重要的现实意义。以矿用车柴油机为实验研究对象,对4个不同测点进行时域分析和频域分析,得到最佳振动信号监测点;采用小波分层阈值去噪法,对柴油机振动信号进行分解和去噪处理。结果表明小波去噪的方法具有很好的去噪预处理效果,可以满足工程实际的需要。     

基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究

提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。     

矿山遥感图像小波域模糊隶属度阈值去噪算法

矿山遥感图像作为一类重要的矿山测量数据,其质量在很大程度上受到矿区成像环境的影响。鉴于小波变换的图像多尺度分析特性,提出了一种小波域遥感图像模糊隶属度阈值去噪算法。该算法首先对失真的矿山遥感图像采用均值滤波算法进行预处理,消除一部分图像噪声。然后对预处理后的图像进行3层小波分解,对于基本不受噪声污染的低频小波分解系数不作处理,根据高频小波分解系数的噪声分布特征,设计了模糊隶属度阈值去噪模型用于去除其中的噪声,该模型对小波软阈值去噪模型进行了2点改进:1根据图像局部区域噪声信息与非噪声信息难以有效区分的情况,设计了模糊隶属度因子,通过设定特定的小波阈值,对不同的高频小波分解系数是否含有噪声进行自适应判定;2顾及到图像小波分解层数以及各高频小波分解系数的幅值,对经典小波贝叶斯阈值计算方法进行了改进。最后将原始低频小波分解系数与去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到高清晰度的矿山遥感图像。采用山东兖州矿区的1幅遥感图像进行试验,并引入了边缘保持指数(Edge protection index,EPI)、信噪比(Signal noise to ratio,SNR)进行去噪效果评价,结果表明:所提算法对于失真的矿山遥感图像的去噪效果明显优于小波硬阈值、软阈值去噪模型,并且相对于已有的2类改进型去噪模型,优势也较显著。     

小波变换在提升机制动信号识别中的应用

提出用具有多分辨分析的小波阈值法对油压、位移信号去噪，去噪结果显示，小波阈值去噪可以明显地抑制噪声，提高信噪比；利用小波变换具有奇异性检测性能好的特点自动识别开、贴闸油压，效果较好．     

基于EEMD方法的地下矿山微震信号去噪研究

对地下矿山实时在线监测的微震信号进行微震事件特征提取和识别分类研究时,识别的效率往往取决于训练样本和测试样本的质量,为提高数据样本的质量,去除信号中掺杂的噪声,采用聚合经验模态分解(EEMD)方法对地下矿山微震信号进行预处理。通过采用EEMD分析方法对矿山微震信号进行预处理,获得从高频到低频铺展的一组固有模式分量(IMF)及一个残余分量,通过计算各分量能量占比把IMF中的噪声部分及残余项去除,再将包含矿山微震信号主要信息的剩余分量进行重构,从而得到去噪后的微震信号。通过信号仿真实验及实例分析,对比小波预处理方法,结果表明:该方法利用EEMD自适应分解的特性不但克服了小波阈值和分解函数选取困难等弊端,而且能显著提高信号的信噪比,较好地保留了信号形态,获得较为理想的去噪效果。     

小波去除随机噪声方法的MATLAB应用

小波变换正在众多学科掀起研究和应用热潮,并已获得了许多成功的应用。对小波阈值化去噪的原理进行介绍,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,实例结果表明了小波去噪具有较好的效果。     

小波变换在地质雷达信号处理中的应用

地质雷达信号处理的关键是去除噪声提取有用信息。小波变换是近年发展起来的信号处理手段,通过设定不同的尺度参数,来提取不同空间域的信号。将小波变换用于雷达信号处理中,阐述了小波变换用于信号去噪的基本原理,实际应用结果表明,去噪效果良好,提高了信噪比。     

煤的DTG曲线不同消噪方法分析

分别将傅里叶低通滤波器方法、21点平均法和小波方法用于一种贫煤DTG信号的消噪中，发现小波法效果较好.当小波基为bior 6.8，sqtwolog阈值规则时，其消噪效果最优.通过对滤除噪声的特性分析发现，小波方法和21点平均法滤除的噪声具有独立分布特性，且类似高斯分布.     

基于EMD的齿轮箱故障诊断的研究

采用小波阈值法对齿轮箱故障信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱故障特征频率。     

小波变换在瞬变电磁勘探中的应用

根据瞬变电磁接收信号的频率范围可将地质体响应的有用信号和干扰信号分离,利用小波变换对接收的瞬变电磁信号进行多分辨率分析,通过分解与重构,将干扰信号去除,从中提取有效信号,就得到去噪后的信号。实例的结果表明:该方法对去除瞬变电磁晚期信号的噪声干扰有较好的效果。     

基于改进VMD的岩石声发射信号去噪方法

针对岩石声发射(AE)信号中包含的噪声分量难以有效滤除的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)相结合的AE信号去噪方法.首先,将含噪声的岩石声发射信号进行VMD分解,并获得一系列具有不同中心频率的固有模态函数(IMF);其次,计算各个IMF分量的样本熵,将其大于设定阈值的IMF分量视为噪声分量剔除并保留...