基于分数Fourier变换的自适应信号降噪方法

提出了一种新的基于分数Fourier变换的自适应信号降噪方法,该方法的核心是利用不同信号在分数Fourier域具有不同的相关性,从而由信号本身得到自适应的滤波器.这种方法克服了传统时域或者频域滤波器需要确定窗函数的位置和形状的缺陷.通过与小波变换构造的滤波器进行比较.以数值仿真信号及实测滚动轴承振动信号降噪两个算例证明了方法的有效性.     

非线性小波变换在故障特征提取中的应用

经典小波变换在不同尺度采用一种小波基 ,不能很好地匹配信号的局部特征 ,因而造成降噪信号丢失了原始信号中部分的有用信息。为了克服上述缺陷 ,提出了一种基于第二代小波变换的非线性小波变换振动信号预处理方法 .应用第二代小波变换的预测器和更新器相互独立的特点 ,根据预测方差最小的选取原则 ,确定每个变换样本的最佳预测器 ,使预测器能够适应信号的局部特征。模拟数据和振动信号的分析表明 ,该方法克服了传统小波降噪方法局部信息丢失的缺陷 ,不仅可以有效地去除信号中的噪声 ,而且能够保留信号的局部特征。作为一种预处理方法 ,在某发电厂的故障诊断中有效地从振动信号中提取了故障特征。     

小波降噪在某型直升机半物理仿真数据处理中的应用

针对直升机半物理仿真测量数据主要是低频噪声的特点,提出利用小波变换、塔式结构重构算法,对信号进行降噪滤波处理的方法.仿真结果表明该方法在离线降噪滤波处理上实用高效.     

基于梳状小波的旋转机械振动信号降噪方法的研究

通过对小波变换降噪性能的研究，针对旋转机械振动信号数据采集的特点，提出了一种在旋转机械振动信号处理中，利用梳状小波进行降噪的方法，该方法利用梳状小波生成的梳状滤波器对旋转机械振动信号进行降噪处理，通过仿真计算，对该方法进行了检验，并与线性平均法进行了比较，得到了很好的结果。     

基于小波方法的复杂锥筒振动信号降噪处理

介绍了小波变换在振动试验中的应用现状,并运用小波方法对复杂锥筒振动试验的信号进行了降噪分析,从复杂锥筒振动测试信号中分离出真实的振动信号,提出了适合此类振动信号降噪的可行性分析方法,并通过试验数据验证了该方法的正确性和有效性.     

基于小波变换的噪声消除的方法

介绍小波变换的一般理论及在信号降噪应用中的理论基础,分析染噪后语音信号的特性,并使用多种小波和不同阈值对语音信号进行小波变换降噪,对结果进行分析比较。     

基于小波包变换的汽车发动机降噪方法研究

利用小波包变换理论及小波包降噪原理,对汽车发动机含有噪信号进行小波包降噪,有效的提取其中的信号特征.通过对降噪后残差的频谱分析和统计量分析,得到噪声信号的特征频率.通过计算机仿真和实例分析对小波包降噪方法进行验证,表明小波包分析在汽车发动机降噪中有效性.     

基于小波降噪的蜂鸣声快速识别方法

针对工厂复杂环境中电子产品的蜂鸣声信号信噪比低所造成的难以识别问题,采用小波变换对蜂鸣声信号进行降噪处理.为获得良好的降噪效果,对不同小波降噪方法以及不同小波参数选取的降噪效果进行对比分析,得出采取db1小波基以sqtwolog为阈值标准的软阈值法去噪效果良好,但是软阈值法随着小波分解层数的递增,容易造成信号失真.通过...     

超声多普勒信号降噪新方法的研究

本提出了利用离散小波框架结合软阈值的方法对超声多普勒信号进行降噪。通过对模拟多普勒信号和临床信号的降噪实验,发现利用小波框架的降噪方法可以获得比标准正交小波变换的降噪方法更好的降噪效果。     

引入支持向量机的小波分数间隔盲均衡算法

针对正交小波变换分数间隔盲均衡算法(FSE-WT-CMA)收敛速度慢且存在局部收敛问题,提出了一种引入支持向量机的正交小波分数间隔盲均衡算法(SVM-FSE-WT-CMA).该算法通过对分数间隔盲均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并且利用支持向量机将盲均衡问题转化为全局最优的支持向量回归问题,采用...