基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。     

小波分层阈值降噪法及其在发动机振动信号分析中的应用

摘要：通过对小波消噪原理的分析及常用阈值规则的降噪性能对比,提出了基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,描述了根据有用信号最小频率成分确定最大分解层数的方法,给出了分层阈值降噪法的步骤,并对模拟的含噪振动信号进行了试验研究,结果表明,该方法具有较好的降噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的恢复,有利于较高频率有用信号的提取。最后,对小波分层阈值降噪法在发动机振动信号分析中的实际应用进行了研究,研究证明,该方法可以有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,为发动机振动信号预处理提供了一种切实可行的方法。     

基于EMD间隔阈值消噪与极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法

针对小波阈值消噪用作滚动轴承故障信号处理存在小波基函数较难选择及传统硬阈值、软阈值消噪效果差等缺点,将EMD间隔阈值消噪与极大似然估计相结合,应用于滚动轴承早期微弱故障诊断。对原始信号进行EMD分解;对各IMF进行基于极大似然估计的间隔阈值消噪,并重构出故障信号;进行包络谱分析得出诊断结果。数字仿真信号与实验信号验证了该方法的有效性。     

小波分析在微弱信号测量中的应用研究

处理低信噪比的测量信号的关键是去除噪声，小波阈值消噪法是较为实用的一种处理方法。分析了Donoho的去噪阈值函数的优劣，基于sigmoid函数构造了一个新的阈值函数，该函数克服了硬阈值函数的分段性及软阈值函数的恒定偏差及导数不连续的弱点。对低信噪比的3种典型信号进行对比去噪仿真实验，结果表明该函数的去噪效果优于Donoho的阈值函数去噪以及传统的快速傅里叶变换去噪。     

SGWT在爆破振动信号信噪分离中的应用研究

为提高测试信号分析效率和质量,引入二代小波变换并用于爆破振动信号信噪分离。采用提升db小波以及根据提升算法构造的插值细分小波,进行爆破振动信号的分解-阈值去噪-重构,取得了满意的效果。通过比较4个不同提升小波的去噪质量和效率,提出了适用于爆破振动信号分析的提升小波选取办法,为将SGWT引入到爆破振动信号分析研究领域,实现爆破振动特征的快速提取提供了参考     

局域均值分解和小波阈值在大地电磁噪声压制中的应用

大地电磁测深法是基于电磁感应原理,利用天然交变电磁场来研究地下岩层的电学性质及其分布特征。然而,天然电磁场频带范围宽、信号微弱,在实际测量中大地电磁信号极易受到各种电磁噪声干扰,严重影响了后续的电磁法反演解释水平。针对这一难题,将局域均值分解(LMD)的自适应性和小波分析的多分辨性相结合,提出基于局域均值分解和小波阈值的大地电磁噪声压制方法。将含噪信号进行LMD分解得到若干阶乘积函数(PF)分量;根据大地电磁信噪特征保留PF_1分量,仅对其余各阶PF分量选取合适的小波阈值进行降噪处理;叠加重构获得大地电磁有用信号。通过计算机模拟典型强干扰,研究不同小波函数、分解层数及阈值方式下算法的去噪性能,并将其应用于矿集区实测大地电磁数据处理。实验结果表明,所提方法能较好地提取出叠加在微弱大地电磁信号上的大尺度强干扰的轮廓特征,视电阻率曲线更为光滑、连续,低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

针对地铁低速行驶时的轨道振动信号,分析小波去噪参数的选取对去噪效果的影响。以北京某地铁站附近的隧道断面的轨道铅垂向振动加速度信号为例,对轨道振动信号进行小波分解、阈值去噪和重构。以信噪比作为去噪质量评价指标,采用Kruskal-Wallis非参数检验方法分析小波系、小波阶数、小波分解层数和阈值的选取对去噪效果的影响。基于信噪比最大化原则,确定地铁低速行驶时轨道振动信号的最优小波去噪参数。结果表明：显著性水平0.05下,小波系、小波阶数的选取对地铁轨道振动信号小波去噪效果没有显著影响,不同的小波分解层数、阈值对地铁轨道振动信号小波去噪效果的影响不全相同;以SymletsA小波系的4阶小波为去噪小波基,经过3层小波分解,基于无偏似然估计阈值和软阈值函数进行小波去噪后的信号获得最大的信噪比,去噪后的振动信号保留了原始信号的峰值特征,同时信号曲线的光滑性有了显著改善。     

基于小波收缩策略的一种新阈值去噪方法研究

分析了信号处理中相干噪声的特点,针对小波变换标准软阈值去噪法处理相干噪声能力相对差的弱点,介绍了一种基于SURERisk理论建立的自适应阈值去噪法,但其数字计算能力较差。基于同样理论,提出一种新的阈值函数,具有二阶导数和实际应用数字特性。并在此基础上确定了自适应阈值计算方法,建立了新的阈值去噪法,可用于去除相干噪声。计算机仿真表明,对于受相干噪声干扰的数字信号,该方法能较大提高信噪比,较好恢复信号。     

非下采样Contourlet变换域统计模型红外图像去噪

对红外图像进行非下采样Contourlet变换,分析其系数的统计特征,采用广义高斯分布来模拟系数的概率分布。根据非下采样Contourlet变换的带通子带各方向能量不同的特点,提出修正的贝叶斯阈值公式,为了克服软、硬阈值函数的缺点,又提出一种具有可调节自适应性的新阈值函数,最后利用新阈值函数估计出不含噪声的变换系数,并通过非下采样Contourlet逆变换得到去噪后的红外图像。仿真实验表明,文中方法在峰值信噪比及视觉效果上均优于经典的小波阈值去噪算法。     

Adaptive split spectrum processing using a neural network

The polarity thresholding algorithm for split spectrum processing (SSP) is known to work well once properly tuned. However, there are several problems related to the finding of the right split parameters such as the number of filters and the information carrying spectral range. Here we show that the polarity thresholding method can be formulated as a multilayer perceptron (MLP) neural network with binary neurons and binary input signals operating in feedforward mode. Then the method is generalized to process nonbinary data using an adaptive MLP with graded neurons. Experiments with real ultrasonic NDE signals are presented using the conventional backpropagation optimization algorithm (BP) and a second order optimization method (BFGS) with exact line search. Finally, alternative adaptive algorithms based on a decomposition of the network into single neurons or linear discriminants are briefly discussed.     

改进的模糊阈值图像分割方法

提出了一种自适应的模糊阈值图像分割方法,通过预分割和直方图信息相结合的方法,解决了传统的模糊闽值图像分割法难以自动获取窗宽的困难;并针对模糊闽值图像分割方法不能适用于直方图呈单峰分布的图像的缺陷,提出了一个新的平滑迭代公式。该平滑迭代公式利用像素点的邻域信息使图像增强,再使用自适应的模糊阈值图像分割方法进行分割,可以拓宽模糊阈值图像分割方法的适用范围。实验结果表明,使用该方法的目标分割正确率达97.3％,显示了较高的分割精度和较强的鲁棒性。     

自适应阈值的小波图像去噪

针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法.根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行去噪.实验结果表明,该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离,有效去除了白噪声,较好地保留了图像的细节信息,进一步提高了峰值信噪比,且没有增加时间复杂度,能用于实时处理.     

Enhanced NLMS adaptive array via DOA detection

In various adaptive array applications, the desired-user signal arrives from only a relatively small number of directions. The paper proposes an NLMS-based adaptive algorithm that incorporates a direction of arrival (DOA) detection criterion. The criterion stems from Akaike's information criterion and Donoho's thresholding principle. Within `low-dimensional' DOA applications, the inclusion of the DOA detection criterion leads to a reduction in the number of NLMS adapted parameters. The result is significantly improved convergence and tracking speeds, as well as improved nulling of multi-user interference signals. Simulations demonstrate the favourable performance of the proposed NLMS adaptive-array system     

Blockwise data detection for spectral hole-burning memories

We consider the retrieval of data from a time-domain spectral hole-burning (SHB) memory system. A new iterative log-likelihood (ILL) algorithm is used to reliably detect corrupted retrieved data signals. It is a blockwise technique that takes advantage of the known SHB system characteristics to mitigate time-varying intersymbol interference and detector shot noise. We present bit-error-rate results obtained with the ILL algorithm and five other typical methods (i.e., precompensator, simple threshold, adaptive threshold, a simple Wiener filter, and an adaptive Wiener filter). Results show that the ILL algorithm outperforms all five techniques and hence offers improved SHB storage capacity. In a SHB system with typical material parameters, we find that ILL offers a storage capacity gain of 197% as compared with simple thresholding.     

未知控制方向的非线性级联系统鲁棒自适应输出反馈控制

本文研究了一类具有未知控制方向的非线性级联系统的鲁棒自适应输出反馈问题．通过线性变换将有多个未知控制方向的系统转化为无未知控制方向的系统,并根据线性高增益控制观测器与Nussbaum函数,设计了一种新的鲁棒自适应输出反馈控制器,进一步证明了在该控制器下闭环系统所有信号有界且状态渐进趋于零．进而,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统渐进稳定的充分条件．最后,利用仿真实例说明了控制算法的有效性．     

A visual consistent adaptive image thresholding method

Image thresholding method is an important preprocessing step in many applications of image processing. In this paper, we present a visual consistent adaptive image thresholding method, by combining the thresholding process with the characteristics of human visual system. In the proposed algorithm, we first roughly classify the image pixels into two categories. Then two sub-images are constructed to retain the essential information of the original image. For each sub-image, a corresponding global optimal threshold is calculated by optimizing an objective function. Finally, a visual consistent binary image is produced by combining the results from the previous steps with the information of pixels in each category. The proposed method has been tested on some different images, and the results are also compared with a number of known algorithms in the literature. The experimental results demonstrate that the overall visual qualities of our method are more suitable for human visual perception.