小波阈值降噪技术在齿轮箱振动信号处理中的应用研究

阐述一维信号的小波降噪原理及小波阈值降噪方法,用MATLAB软件对齿轮箱振动信号进行降噪处理。利用图像和计算数据说明不同小波函数和不同阈值规则的消噪效果,得出Stein无偏似然估计阈值(Rigrsure阈值)方法对强噪声复杂的齿轮箱振动信号降噪效果最佳。     

转子振动信号消噪方法研究

针对转子振动信号周期性强而噪声信号具有随机性的特点，本文将时域平均法和小波软阈值消噪法相结合，先对振动信号进行时域平均，再对平均后的结果进行小波软阈值消噪处理。实验结果表明，这两种方法相结合，可以有效地去除振动信号的干扰噪声，提高信号的信噪比，取得良好的降噪效果。     

改进小波阈值-形态学融合算法在振动信号误差抑制中的应用

针对机械装备振动信号采集中含有脉冲噪声及高斯噪声等多种复杂污染源的信号误差抑制去噪,设计了小波阈值和形态学融合算法.首先,在高斯平滑思想上引入改进的小波阈值函数,能够调节阈值函数向小波分解系数真值的收敛趋势达到有效去除高斯噪声及避免稳态偏差的目的,对比几种常用的函数算法,提出的阈值函数取得了在信噪比提升及均方根误差抑制度量上的更优的效果.其次,对比计算了多种形态学算子选择较优的算法用于去除脉冲噪声.最后,将融合算法应用在机械臂振动信号的去噪实验中.结果表明,算法能够有效去除噪声并保留信号特征.     

压缩感知后引入噪声的信号恢复

将压缩感知后引入噪声的信号恢复作为研究对象,建立了信号恢复模型,以解决工程领域中广泛存在的噪声问题。由于传统的算法无法实现压缩后引入噪声的信号恢复,本文提出了用阈值收缩迭代算法来实现含噪信号的恢复。分析了算法原理,对压缩感知后加入高斯随机噪声、5%和10%密度的脉冲噪声分别进行了信号恢复仿真,并与正交匹配追踪(OMP)算法和平行坐标下降(PCD)算法进行了比较。结果表明,阈值收缩迭代算法对无噪稀疏信号基本可以做到完全恢复;对压缩后含噪信号的恢复具有较强的鲁棒性,只在峰值处出现了较明显的误差,通过增加测量矩阵行数和迭代次数可以提高抗噪性能。实验显示:本算法在处理高斯噪声和低密度脉冲噪声时具有明显优势,在处理高密度脉冲噪声时略优于另两种算法。     

基于随机共振的机械传动系统机电耦合振动检测方法

为提高机械传动系统机电耦合振动检测的准确性,设计基于随机共振的机械传动系统机电耦合振动检测方法。采用随机共振理论去除信号噪声,推导整个传动系统的运动学传动比;对耦合传动效率建模,求解主共振现象;计算外界激励频率,确定主共振解的幅频参数,并忽略各物理量的高次谐波,计算机械转速并确定混沌阈值;分析系统干扰情况,以此完成机械传动系统机电耦合振动检测。实验结果表明,所提出的振动检测方法具有较高的准确性。     

基于轴承仿真信号的小波阈值及阈值函数的优化

针对传统小波阈值法在轴承信号去噪效果不佳的难题,对阈值和阈值函数采用层层递进的方法进行降噪研究。阈值函数方面,在软阈值函数基础上提出了指数阈值函数,在指数阈值函数的基础上结合硬阈值函数,提出了带有收缩性指数的阈值函数。阈值方面,给出了估噪阈值,在估噪阈值的基础上,结合噪声的小波系数,随着分解层的增大而减小并引入调节量,给出了分层估噪阈值,表征去噪效果优劣指标为SNR&RMSE。通过选取估噪阈值、分层估噪阈值、软阈值函数、指数阈值函数和收缩指数阈值函数进行去噪试验,结果表明,收缩指数阈值函数和分层估噪阈值去噪效果较好。从阈值函数选取上看,收缩指数阈值函数去噪效果最好(32.3118&0.0141),其次是指数阈值函数(30.4301&0.0175),最后是软阈值函数(23.5500&0.0385);从阈值选取上看,分层估噪阈值去噪效果最好(33.9360&0.0117),其次是估噪阈值(32.3118&0.0141)。该方法去噪效果好,可从噪声中提取有用信息,可用于对大型轴承运转的有效诊断。     

一种类可感知噪声阈值矩阵的空域计算方法

本文通过对人类视觉系统HVS(Human Visual System)的特点的分析,针对一般计算可感知噪声阈值矩阵方法均在频域进行且相对比较复杂的缺点,提出了一种类可感知噪声阈值矩阵,它可在空域直接计算.实验表明该方法简单、直观且具有较好的应用效果.     

色谱定量分析中积分参数选择对分析结果的影响

在色谱定量分析中,峰面积测量一般采用积分仪,但积分参数的选择对分析结果影响极大。本文以分析脂肪酸为例,详细介绍了如何选择积分参数来得到相对准确的定量分析结果。     

混沌振子在强噪声背景信号检测中的应用

混沌振子在强噪声背景信号检测中的应用＊王冠宇陶国良陈行林建亚（浙江大学流体传动及控制国家重点实验室杭州３１００２７）０引言噪声干扰是信息科学的一项主要问题。混沌系统对小信号的敏感性以及对噪声的免疫力，使它在信号检测中非常具有潜力。对于一个非线性动力系...     

量子噪声和白噪声中脉冲信号的探测研究

本文利用信号探测概率和虚概率的统计概念，对量子噪声和白噪声中激光脉冲信号的探测进行了研究，并且给出了虚警概率和信号探测概率以及激光接收机最小可探测功率的信噪比公式。     

化学实验室中的噪声与微弱信号检测

在信号检测中不可避免地存在噪声,被测信号往往是被噪声搞得很模糊的微弱信号,因此,噪声的抑制对微弱信号检测有着重要意义.例如在红外和紫外光谱仪、核磁共振、电子顺磁共振、俄歇电子谱仪、质谱仪、光声光谱仪、光电子能谱仪等表面分析仪器中都需要利用锁定放大和取样平均等微弱信号检测技术.在电化学测量、气(液)相色谱、荧光分析等测量中微弱信号检测技术也不可缺少.下面仅以电化学为例说明微弱信号检测技术的应用.     

基于多通道小波变换的彩色图像数字水印嵌入算法研究

提出了一种基于多通道与离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印嵌入算法.该算法利用彩色图像人类视觉系统(HVS)的掩蔽特性,首先将彩色图像由RGB彩色空间映射到YCbCr彩色空间,然后利用YCbCr的空间独立特性获取3个相对独立的彩色通道Y、Cb、Cr.其次,计算视觉阈值矩阵JND,最后在离散小波域内进行水印的自适应嵌入.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、图像增强、彩色图像的分色攻击等攻击性实验均具有较好的鲁棒性.     

汽车变速箱振动噪声时频域分析

汽车变速箱作为一个整体,在激振力的作用下产生振动与噪声是必然的结果,轴承、轴系、箱体等对变速箱的振动噪声都有影响。通过模拟运行方式,采集并分析了某型号汽车变速箱的时频域信号。对变速箱进行振动噪声时频域分析,可以掌握振动与噪声特性,这为后续对变速器进行以减振降噪为目的的结构动力学优化设计奠定了试验的基础。     

发电厂HFC噪声解决方案

针对HFC网络双向改造过程中各个环节产生噪声的原因,进行了详细分析并提出解决方案。     

基于.NET平台的发动机噪声分析故障诊断系统设计

在使用过程中,汽车发动机噪声包含很多故障信息,且采集比较方便,为此该系统使用噪声小波能量特征和非线性支持向量机进行分类,经过实验,具有比较好的效果。为了能使用手机等终端采集信息,选择.NET开发平台来实现发动机的故障诊断系统。     

交流传动实验台频率类信号的处理方法

本文对交流传动实验系统中诸如力矩、转速传感器输出的频率类信号中大量噪声产生的原因进行了分析,并针对这类信号噪声频谱分布的特点,提出了用功率谱分析法找出有效信号频率的方法。这一方法。对于存在大量电磁噪声的频率信号测量具有一定参考价值。     

基于小波熵的微弱信号检测方法研究

在科学技术研究领域中,经常会遇到非平稳、低能量、瞬时变化的微弱信号检测问题,然而,微弱的有用信号往往被环境噪声所湮没,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。尤其对短时低能量的瞬变信号,采用传统信号处理方法提取其位置信息难以奏效。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,在软阈值基础上引入反映信号能量分布特性的小波熵概念,利用信号在不同分解尺度上具有不同的小波熵,能够自适应地确定高频系数分量的阈值。仿真分析表明,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。     

基于高阶统计量的信号分析与处理

介绍了信号分析与处理的一种新方法，即基于高阶统计量的方法，使用这种方法，可以同时获得信号的幅度信息和相位信息，并且通过理论分析与实验结果表明，高阶统计量能有效地解决客观存在的非高斯及非线性问题，是现代信号分析与处理研究的重要内容。     

基于动态小波阈值的齿轮箱振动信号降噪方法

在齿轮箱的故障诊断、在线监控等领域,通常将振动信号作为最主要的分析来源。齿轮箱在起重机的实际运行过程存在多种机构相互交联影响的情况,且信号多数时候只能通过间接的形式采集获取,造成信号中存在大量杂乱无章的干扰噪声,影响了对信号的识别和特征的提取,容易造成对故障的错报和漏报等问题。文中深入分析硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和Garrote函数,提出动态调整小波阈值的算法。动态阈值算法可以在有效抑制噪声和保留信号中有用成分之间取得更好的平衡。通过模拟信号和实测故障振动信号进行对比测试,结果表明这种动态小波阈值降噪的方法相对于半软阈值函数和Garrote阈值函数的降噪算法具有更高的信噪比和较低的均方根误差。