电磁超声回波信号的改进阈值函数降噪法研究

虽然电磁超声回波信号中含有大量缺陷性质的信息,但在回波信号中也掺杂着大量的噪声干扰信号。为了很好地从回波信号中提取反映缺陷本质特征的信号,讨论了提升小波变换的提升算法以及新的阈值函数,使用了基于提升小波变换的改进阈值函数的方法和选取了一种最优的阈值方法对电磁超声回波信号进行了去噪处理。由仿真结果可知,基于提升小波改进阈值函数去噪是一种有效的降噪方法。     

改进小波包阈值法在导波信号处理中的应用

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号不可避免地夹杂着噪声干扰信号,给管道缺陷的识别与提取带来困难。为了克服硬、软阈值去噪处理方法的不足,给出了一种小波包改进阈值法。应用此方法对含高斯白噪声的测试信号和实验采集到的缺陷回波信号进行了降噪处理。仿真与实验结果表明,该方法能有效地抑制缺陷回波信号中的噪声,降噪效果满意。     

改进阈值函数的小波熵方法抑制局部放电白噪声的研究

针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。     

GIS设备局部放电图谱噪声抑制方法

针对GIS设备典型缺陷的局部放电图谱主要受白噪声干扰的问题,提出一种空域修正阈值的小波去噪方法。首先对小波变换的各种去噪算法进行了比较分析,由于小波去噪中的阈值算法存在着固有缺陷的使去噪效果并不十分理想,也不够稳定,然后本文提出将小波阈值算法与空域相关算法有机结合,同时给出一种新的阈值选择方法,对信号进行联合去噪。实验结果表明,本文提出的方法与传统方法具有明显优势,不但能在较强干扰情况下有效地将PD信号提取出来,且去噪后能量损失小,反映原始信号的特征尖峰点得到了较好的保留,波形峰值下降比较小。     

超声导波管道检测的小波模极大值去噪法

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础。针对在无损检测过程中,频散效应和噪声干扰对缺陷回波信号特征值提取的影响,利用回波信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上传播特性的差异,采用小波变换模极大值的去噪算法,对超声导波回波信号进行去噪处理。仿真和模拟实验结果表明,小波模极大值去噪法能有效处理回波信号中的噪声的干扰,为下一步管道缺陷的识别与特征提取等打下良好基础。     

一种GIS在线监测中UHF局部放电信号新型去噪方法研究

超高频法是目前广泛使用的局部放电在线监测手段之一,虽然能够有效避免现场大量低频噪声的干扰,但是仪器热噪声、无线电通讯等因素仍然会对超高频信号产生干扰。小波阈值法是一种有效的去噪方法,核心在于阈值的有效选取,从信号能量的角度出发,利用奇异谱分析对小波分解后各尺度小波系数噪声成分的标准差进行估计,进一步通过Donoho广义阈值法求取各尺度阈值。通过模拟局部放电实验获取含噪信号,并利用所提方法去噪,从噪声抑制比的角度考虑,与传统的Donoho阈值法对比,具有更好的去噪效果。     

超宽带信号检测中基于新阈值函数的小波去噪方法研究

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法。为了提高超宽带通信信号的检测性能,获得更高的检测信噪比,基于小波变换以及小波阈值去噪的原理,提出了一种新的阈值处理方法,进而对跳时脉冲位置调制超宽带（TH-PPM-UWB）信号用新方法的去噪结果进行分析比较,仿真试验结果表明,新的小波阈值法去噪效果明显,在信噪比和均方根误差上均优于传统的软阈值和硬阈值方法。     

基于VMD的去噪算法在套管引线检测中的应用

超声检测套管引线的信号数据中存在大量的噪声干扰,使得回波时间提取精度产生较大误差。针对上述问题提出了一种基于变分模态分解(VMD)与小波阈值的去噪新方法。采用VMD对含噪信号进行分解,通过计算相关系数筛选出固有模态函数(IMF)中的高频分量进行小波阈值降噪,保留高频分量中的回波信息,最后与低频IMF进行信号重构。实测数据的去噪结果表明,去噪效果良好,有效地保留了高频分量中的真实信息,提高了超声回波信号的信噪比,从而增加了超声检测套管引线的测量精度。     

粒子群优化小波自适应阈值法用于局部放电去噪

为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

基于ITD和改进小波阈值的超声检测信号去噪

超声检测信号是一种非线性、不平稳信号,且由于材料结构的复杂性,超声回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法的不足,提出固有时间尺度分解(ITD)和小波阈值去噪相结合的方法对信号进行去噪处理。通过将带噪声的原始检测信号进行ITD分解,获得一系列固有旋转分量(PRC)和一个单调趋势项,去除高频分量后重构部分主要的PRC分量,然后采用改进阈值的小波软阈值方法对其进行去噪,该方法融合了小波去噪和ITD方法的优势,信噪比、均方根误差和相关性等参数都比较满意,去噪效果明显。     

基于模糊小波包的超声导波检测信号降噪研究

在管道超声导波检测中,缺陷同波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础.针对软、硬阈值处理方法的不足,给出了一种模糊阈值小波包降噪方法.应用该方法对包含高斯白噪声的模拟信号和实验采集到的超声导波检测信号进行了降噪处理,并且与小波全局阈值、小波包默认阈值降噪效果进行了对比分析.实验结果表明,模糊小波包降噪法能有效降低...     

基于小波迹方法的局部放电信号消噪研究

在检测电力系统变压器稳定性时,通常会发现变压器放电信号存在各种各样的干扰,尤其是噪声干扰。文章提出一种基于传统小波迹方法的平稳小波迹阈值消噪方法,有效消除了信号采样中的噪音。通过重新定义小波迹字典的方法,改进了传统小波方法中的不足。对所要处理的放电信号进行循环平移,有效消除小波基的平移依赖性,提高小波变换在奇异点附近的特殊性,从而达到消除随机振荡的目的。通过与传统小波包消噪和传统小波消噪的比较,选取阈值、小波基和分解层数,得到了信号消噪的最佳值,进而构建一个适用于局部放电信号研究的平稳小波迹阈值消噪方法。结合MATLAB仿真实验信号和部分某变电站变压器局部放电实际信号验证,该方法能有效抑制局部放电噪声干扰,提取有效信号,消噪效果优于传统小波和小波包方法,可以达到识别的需求。     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。     

基于多重小波变换的自适应脉搏信号去噪

小波变换在生物医学信号降噪处理中有着广泛的应用,但小波降噪处理中的软硬阈值法本身都有一定的局限性,而且还除去了部分有用信号,降噪效果不太理想。本文基于小波分析的特点,提出了一种对信号进行多重小波变换的自适应去噪法,该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性,而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的问题,将该方法用于脉搏信号降噪,得到了满意的去噪效果。     

基于时域能量与自适应奇异值阈值的改进局放信号去噪方法

局部放电(简称局放)检测是探测电力电缆绝缘缺陷的有效手段。针对传统短时奇异值分解(STSVD)白噪声抑制方法存在的不足,文中提出了一种基于时域能量与自适应奇异值阈值的局放信号白噪声抑制方法。该方法利用自适应奇异值阈值估计策略对重构奇异值个数进行准确估计,并在此基础上结合时域能量准则仅对局放脉冲区域进行去噪处理,从而极大地提升了算法的执行效率。对仿真和实测含噪局放信号进行处理,并将去噪结果与现有的自适应奇异值分解(ASVD)、传统STSVD及小波变换去噪结果进行对比。研究结果表明：相比于ASVD、小波变换去噪方法,文中所提去噪方法能够取得更好的去噪效果,去噪后波形误差更小;相比于传统STSVD,文中所提方法能够有效解决去噪后存在的毛刺干扰问题,且计算速率更快。     

谐波小波包在接收机中的应用研究

在强噪声环境中检测出微弱信号的能力是接收机重要性能指标之一.为了提高接收机在强噪声环境中检测微弱信号的能力,将小波去噪算法和谐波小波滤波算法应用到接收机的数字处理部分,并使用MATLAB软件做了相应的仿真.仿真结果表明,在-30 dB的信噪比下,小波去噪算法效果不理想,谐波小波滤波算法取得较好的效果,能够在强噪声环境中...     

基于小波和高阶PDE的电缆局部放电去噪研究

局部放电(PD)试验是检测电力电缆绝缘性能的重要手段,由于试验现场电磁环境比较复杂,提取所得的PD信号已被噪声淹没。为得到较为真实的PD信号,提出了一种基于小波变换和高阶偏微分方程(PDE)相结合的去噪方法。利用小波变换提供较好的局部放电信号预处理和后处理平台,对低频子信号进行四阶PDE迭代去噪,同时采用效果评价指数信噪比(SNR)作为迭代终止条件。将该方法的去噪效果与传统的小波阀值去噪效果进行了比较,经过计算和仿真分析表明,文中方法能够较好的保留信号边缘与细节,比传统小波阀值去噪具有更优越的去噪性能。