基于变分模态分解的爆破振动信号去噪方法研究

为对爆破的振动信号进行有效去噪,提出了一种基于窗口傅里叶变换的自适应双重变分模态分解-小波阈值(Adaptive dual variational mode decomposition-Wavelet threshold,ADVMD-WT)组合方法对爆破临近地区采集的振动信号进行去噪处理。首先利用VMD算法对振动信号进行第一次分解,分解层数根据窗口傅里叶变换频谱图中的波峰个数来确定,基于各个分量的相关系数识别出高频的噪声分量;然后对剩余信号分量逐个进行第二次分解,重复第一次分解的步骤,分离出各个低频分量中含有的噪声信号;针对噪声分量中仍含有少量有用信号,对噪声分量进行小波阈值去噪,获取有用信号;最后重构信号分量得到ADVMD-WT方法去噪后的信号。将ADVMD与其它去噪方法相比,并从信噪比、均方根误差2个评价指标验证了ADVMD方法在爆破振动信号去噪中的有效性。     

井下图像增强的一种方法

针对地下矿山井下光照不均匀,基于S3C6410现场信息记录仪在图像采集传输过程中混入大量的噪声,图像画面模糊不清晰,对比度较小。分析了该系统采集端的噪声来源,基于Donoho提出的小波阈值去噪理论,比较了几种典型的小波阈值去噪方法,获取峰值信噪比的去噪效果,提出了将自适应阈值去噪和直方图修正相结合的图像增强方法。该方法具有良好的去噪性能,并且在去除CCD摄像头读出噪声的同时,改善了图像的质量。     

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.     

小波阈值去噪法在高铁沉降观测数据处理中的应用研究

由于观测环境和设备等因素的影响,高铁沉降变形监测的数据与高铁桥墩真实的变形量有一定的误差。文中基于小波分析理论,利用小波去噪技术,对哈大高铁四平段累计沉降观测数据进行了去噪处理。针对已有传统硬阈值法和软阈值法的不足,提出了一种新的方法,该方法采用模糊控制滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差。实验结果表明,小波去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待处理数据的先验知识,适合高铁沉降变形监测数据处理。该方法实现过程简单易懂,并能获得较好的相关系数。     

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。     

矿用高压电缆绝缘在线监测系统的研究

矿用高压电缆的绝缘状况对煤矿电网的正常运行意义重大,而局部放电（PD）信号的提取与分析是矿用高压电缆绝缘状况监测的关键所在。设计并开发了一种矿用高压电缆的在线绝缘监测系统,介绍了其工作原理和结构组成,采用了融合形态学滤波与基于Sqtwolog函数的小波阀值的PD降噪方法,通过分析矿用电缆的局部放电情况来评估电缆的绝缘状况。经实验室模拟放电试验和对平煤股份十矿配电中心的MYJV型6 kV交联聚乙烯铜芯电缆进行在线监测,结果证明监测系统可以有效去除噪声干扰,并能准确地反映矿用电缆的绝缘状况。     

改进粒子群优化小波阈值的矿用钢丝绳损伤信号处理方法研究

为有效提取矿用钢丝绳损伤信号的特征值,采取小波分析对损伤信号去噪。针对损伤信号中存在小奇异点的特性,对小波分析中的阈值获取和阈值函数选取两方面改进。首先利用粒子群算法优化经验值,并基于Birge-Massart策略获取阈值。提出一种改进的小波阈值函数算法。该函数加入了可调变量,改善了已有软、硬阈值函数去噪中的不足点,通过仿真实验的信号结果和信噪比(SNR)对比几种阈值函数去噪算法,最终得出,采用优化经验值并改进小波域值函数的去噪算法相比于其他方法,更能完整保留原始信号,去噪效果好。     

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．     

基于小波阈值法的平移不变心电信号去噪

针对小波阈值去噪法在心电信号的Q、S波处产生的Pseudo-Gibbs现象,文章给出了基于小波阈值法的平移不变心电信号去噪算法。MTALAB上的仿真结果表明,给出的算法与小波阈值法相比具有更高的信噪比和更小的均方根误差。     

基于DSP+FPGA的矿用高压电缆在线绝缘监测系统研究

矿用高压电缆的绝缘状况对煤矿高压电网的正常运行至关重要,为此设计开发了一种基于DSP+FPGA矿用高压电缆的在线绝缘监测系统,介绍其工作原理和结构组成。该系统采用多阶FIR的局部放电信号降噪方法,可通过分析矿用电缆的局部放电情况来评估电缆的绝缘状况。该系统经实验室模拟放电试验和对某煤矿配电中心的MYJV型6k V交联聚乙烯铜芯电缆进行在线监测,结果证明该监测系统可有效去除噪声干扰,并准确反应矿用电缆的绝缘状况。     

基于PURE-LET的激光光斑图像快速去噪算法

煤矿井下低照度成像环境会导致图像中产生泊松噪声，将引起激光光斑图像的强度和形状分布的不确定性，从而影响激光三角测距的精度。提出了一种基于PURE-LET（Poisson Unbiased Risk Estimator-Linear Expansion of Threshholds）的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE（Mean Squared Error）的一个无偏估计子PURE，并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实煤仓图像的实验显示，与3种典型图像去噪算法（BayesShrink，Poisson_NLMeans，PURE-LET）相比，提出的PURE-LET-Smooth算法具有更好的噪声抑制能力，同时具有保持图像边缘结构和快速计算的特点，这在实时光斑质心精确计算和三角测距应用中是一个明显优势。此外此算法具有阈值函数组合系数的快速自动计算特点，适用于自动煤位检测应用。     

基于IABC-ICA的随掘地震去噪方法

随掘地震是利用掘进机切割岩石产生的振动作为震源来进行探测,具有安全、简便、高效等优点,但随掘地震探测所采集的地震记录中波组成分复杂,有效信号能量弱,且被掘进机工作时产生的强噪声干扰,信噪比极低,去噪难度大,需要对随掘地震记录去噪方法进行研究.通过改进人工蜂群(IABC)算法搜索策略,提高了人工蜂群算法的收敛速度和收敛精...     

动压巷道组合锚索的“应力柱”效应研究

为有效控制动压巷道围岩变形较大、支护控制困难等问题，以山西某矿8102工作面为工程背景，通过现场调研、数值模拟、现场试验等手段，对动载扰动条件下组合锚索的支护效果进行研究分析，并在现场进行了工业性试验。研究结果表明:通过对在动压巷道顶板施加组合锚索的数值模拟得知，巷道顶板应力比较集中，并出现“应力柱”效应，巷道变形较小。结合现场工业性试验，在动压巷道顶板施加组合锚索，巷道变形破坏情况明显好于未施加组合锚索段；组合锚索可以有效控制动压巷道围岩变形破坏情况。     

EFPI光纤传感瓦斯浓度信号的小波降噪研究

非本征法布里-珀罗干涉(EFPI)光纤传感瓦斯是一种新型的检测技术,凭借其低成本、易复用、高灵敏度、抗干扰等特点的优势被广泛应用于各领域。由于采集得到的干涉光谱是非限带信号,利用低通滤波器无法对非限带信号进行去噪处理,选用小波变换,首先对光谱信号作层层小波分解,选取合理阈值滤除每层信号中高频成分,最后利用小波重构恢复去噪后的光谱信号。通过在线仿真,结果表明小波变换可以很好的实现干涉光谱信号的去噪,提高了整个光纤瓦斯传感系统的性能和稳定性。     

基于VMD的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号是解释地质构造的重要信息载体,其受长周期和随机噪声影响严重,导致地质构造的反演结果出现严重的偏差。为了解决该问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)提出了一种综合性的大地电磁信号去噪算法。对原始电磁信号进行多分辨VMD处理去除长周期噪声,采用小波包阈值去噪法去除信号的随机噪声,使用信号重构得到去噪处理后的大地电磁信号。使用此方法对工程实测大地电磁信号进行处理,结果表明,此方法能够对大地电磁信号的长周期噪声和随机噪声进行抑制,并且极大限度地保存了信号的有效分量,提高了时域信号的周期性,全频分段的视电阻率曲线得到了明显优化。     

基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法

要实现采矿机组的智能化，必须对采矿机械的位姿进行实时准确地控制。由于开采工作面环境复杂，可选用捷联惯性导航技术来实现对采矿机械的监测。光纤陀螺作为捷联惯导系统的核心元件，其随机噪声制约着惯性导航系统的精度。传统的建模滤波及小波消噪方法由于其自身的局限性，不能保证准确性和去噪效果。所以结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），提出了Hausdorff距离（Hausdorff Distance，HD）筛选准则与阈值滤波相结合的去噪算法。该算法以本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）与原始信号概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的Hausdorff距离为判别依据，对所有IMF进行筛选，之后引入阈值对筛选出的IMF进行滤波处理，最后将其与余项重构。通过试验比较了软硬阈值的滤波效果，确定了该算法采用硬阈值。为验证算法的有效性，将该算法与其他3种方法进行比较，仿真信号与实测陀螺静态漂移数据的试验结果表明了该方法的优越性，能够有效降低陀螺的各项随机误差。     

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。     

基于小波阈值的通风机故障特征提取应用研究

为了对原始信号进行有效的降噪,从而获得的客观的煤矿主通风机的振动特征,确保通风机故障的诊断,采用小波阈值的方法,分析了小波阈值降噪的基本思路以及小波去噪阈值的选取原则;对小波降噪的特点进行分析,对比了小波分析和傅里叶变换分析2种方法下的去噪能力,研究为通风机故障的诊断提供了理论基础。