基于小波技术的数据降噪

逆向工程是近年来迅速发展起来的一个研究领域，对测量所获取的大规模数据进行降噪处理，是逆向工程的关键技术之一。在分析现有数据降噪方法的基础上，采用小波技术这一新的时一频分析工具，对测量得到的数据进行了降噪处理。通过对细节系数作用域值重构数据，既达到了降噪的目的，又保留了数据本身的特征信息。     

基于奇异值分解和小波分析的飞行数据野值综合处理方法

通过分析无人机数据记录仪记录参数的特点及野值产生的原因,提出了一种在噪声条件下采用奇异值分解和小波分析相结合的综合检测野值方法,即先用信号的奇异值阀值降噪算法来对飞行数据进行降噪处理;处理完后再用小波分析方法对降噪后的信号进行野值的检测,这样所得到的信号序列能准确提取出无人机记录仪所接收到的信号。仿真实验表明,该方法不仅降噪效果明显,而且能准确地检测并剔除接收信号中存在的野值。     

基于DSP的超声波数据采集与信号处理算法

设计了基于DSP的数据采集系统,实现了对超声信号的实时检测.利用高速A/D进行采样,DSP对数据进行算法处理.在DSP内部采用小波阈值去噪算法对超声波信号进行预处理,利用DSP的串口将处理后的信号传送给主机进行实时显示.系统采样速率为80 Mbit/s,采样位数为12位,实现了超声信号的实时处理和采集.通过Matlab实验,验证了小波阈值去噪算法的改进方案明显要比单纯的硬阈值和软阈值方法降噪效果好.     

斜拉桥健康监测信号改进小波相关降噪

为提高斜拉桥健康监测动态信号的降噪效果,针对传统小波相关降噪算法的缺陷,提出一种改进小波相关降噪算法。该算法将各层小波系数的主要能量周期作为相关检测邻域范围,并根据斜拉桥动态响应信号特征设置降噪阈值,最后采用一种全新的信号重构算法,得到降噪后的信号。将该算法与传统小波相关降噪和小波默认阈值降噪算法进行仿真试验比较,结果表明,改进小波相关降噪算法具有较好的降噪效果,能够应用于斜拉桥健康监测动态响应信号的降噪处理。     

基于小波分析的MEMS陀螺仪信号降噪算法研究

MEMS陀螺仪由于制造工艺比较简单,故在性能上存在精度低、噪声高、误差大等问题。为了获得精确的陀螺仪信号,采用了小波阈值降噪法对MEMS陀螺仪的输出数据进行实时消噪处理。围绕选择最优小波基、最佳分解层数和阈值函数等方法对陀螺仪信号进行降噪,并通过MATLAB进行仿真分析。仿真结果表明,采用小波降噪误差减小了近73.95%,肯定了小波阈值去噪方法在MEMS陀螺仪噪声处理中的理想效果。     

面向快速原型制造的逆向工程三维离散数据点云处理技术

针对基于快速原型制造的逆向工程散乱数据点云，提出了一种先加权中值滤波，再小波分析滤波的新降噪方法。     

基于二代小波的光纤陀螺实时降噪方法研究

在以光纤陀螺为主要惯性敏感元件的捷联惯导系统中,陀螺输出信号中的非确定性随机漂移的实时滤除,对提高实际系统的初始对准精度及导航精度均具有重要的意义。考虑到传统小波阈值法的去噪性能及实时性问题,提出了一种基于第二代小波变换,并结合硬阈值、强制降噪和带滑动数据窗的光纤陀螺信号实时降噪改进方案。利用MATLAB进行了正弦信号和光纤陀螺输出信号的模拟实时降噪实验,并与一代小波实时降噪方案进行了比较,验证了改进方案在理论计算速度大幅提升的前提下,降噪性能得到提高,进而减小了系统输出的姿态误差。     

小波分析在路面不平度信号降噪中的应用研究

阐述了几种传统小波去噪原理及其优缺点,在此基础上提出了一种基于能量元和Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪算法,并将其用于路面不平度数据的降噪分析.仿真结果表明,该算法不仅能最大限度地保留路面不平度信号的趋势部分,而且能有效降噪.     

基于谱图小波阈值的机床主轴振动数字信号降噪研究

通过数控机床运行过程中数据特征采集获得的实际信号存在噪声成分,无法根据信号特征判断机床实际运行状况。为了提高对特征参数提取对信号实施降噪能力,根据谱图小波转换理论与实际应用过程,构建了一种对一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪（spectral wavelet threshold denoising, SWTD）算法,再通过仿真信号与机床主轴振动信号降噪方式验证了谱图小波阈值降噪可靠性。研究结果表明：机床主轴振动信号包含的有用频率基本都处于400 Hz范围内的低频区。完成降噪后,SWTD降噪信号形成了稳定幅值,已经接近初始信号,包络谱内超过400 Hz的高频段已被消除,形成了由主轴自转频率与滚切频率构成的主体成分,观察到明显主轴自转频率特征,表明该方法相对小波阈值降噪结果具备更优性能。     

小波域局部Laplace模型降噪算法及其在机械故障诊断中应用

提出一种基于小波域局部拉普拉斯模型的降噪算法。并将其成功应用于机械故障诊断中。降噪算法利用复小波变换幅值和相位的组合信息对信号奇异点具有更好的敏感特性,对各尺度上信号奇异点予以精确定位;根据各尺度上奇异点位置和一定宽度的邻域窗,将实小波分解的各尺度上小波系数分为两类：有效系数和无效系数。将奇异点邻域窗之外的无效系数直接置零;而对邻域窗内有效系数的统计分布进行拉普拉斯建模。在先验分布的基础上,运用最大后验概率估计从含噪小波系数中估计出真实信号的小波系数。利用信号小波系数的估计值来重构信号,便得到降噪信号。通过仿真试验和汽车驱动桥主减速器故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对主减速器中齿轮故障信号进行降噪。     

Design of a field programmable gate array-based platform for real-time de-noising of optical imaging signals using wavelet transforms

In this study, the design of a low-cost, field programmable gate array (FPGA)-based digital hardware platform that implements wavelet transform algorithms for real-time signal de-noising of optical imaging signals is presented. The proposed digital hardware de-noising platform can achieve a throughput of 25 Msamples per second, with a latency from input to output of 1.5 μs. The system fits on a 10K20, one of the smaller field programmable gate arrays from the Altera Flex 10K family, and represents a low-cost approach to signal de-noising. Preliminary experimental results clearly indicate the potential of the presented FPGA-based digital platform for real-time de-noising of signals utilized for the detection and imaging of surface defects and discontinuities.     

基于最大似然估计的小波阈值消噪技术及信号特征提取

小波阈值消噪技术是近十年来发展起来的一个新方法,它因具有强大的去噪能力而被迅速应用在许多领域。针对工程中常见的具有稀疏概率密度形式的信号,推出了基于最大似然估计准则的小波消噪方法,并以脉冲信号为例,通过与现有的小波阈值消噪作比较,证实了该方法的优越性。最后,将该方法用在识别齿轮裂纹特征,收到了很好的效果。     

基于小波分析的齿轮箱振动信号消噪处理

基于小波变换具有良好时频分析的特点,介绍了小波变换用于去除噪声的原理和方法,建立齿轮箱齿轮人工点蚀故障模拟实验台,通过Matlab对故障振动信号进行小波分析,并且和没有经过信号消噪就进行小波分解进行对比,从而得出对含噪声的非平稳信号进行消噪,再进行小波分解可以较好的提取齿轮点蚀故障特征频率的结论。     

奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

弧焊过程电信号的小波包分析

CO2弧焊过程电信号的实际测试过程中,消除噪声干扰是一个重要的环节,小波包滤波方法可以有效地将信号和噪声区别开来。在Windows环境下,采用Visual C++6.0编程实现了小波包软阈值算法。测试结果表明:基于软阈值的小波包滤波是一种更有效的降噪方法,它可以改善信号特征信息的提取。     

A highly accurate ultrasonic ranging method based on onset extraction and phase shift detection

The opposite-type ultrasonic ranging application is widely used in spatial 3D coordinates measurement systems. The traditional phase shift (PS) estimation based on multi-frequency ultrasonic pulse is a highly accurate ranging method but has high requirement to the transducers and signal processing algorithm. This paper proposes a novel opposite-type ultrasonic ranging method with single frequency pulse. It can estimate the time of flight (TOF) roughly through extracting the signal’s onset based on self-correlation and correct the TOF accurately through detecting the phase shift between the transmission and reception signals. In order to reduce the noise disturbance to this algorithm, a new de-noising method based on wavelet decomposition is presented, and the de-noising effect is analyzed by MATLAB simulation. Finally, three separate ultrasonic ranging experiments were designed to validate the effects of wavelet de-noising, PS detection and temperature field compensation. The accuracy of distance measurement can achieve 0.5 mm for the distance up to 5000 mm.