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阈值函数选择和分解尺度确定是基于阈值的小波域非线性滤波的两个关键步骤。针对加性白噪声的情况,通过研究小波阈值去噪原理,得出了重构信号信噪比随分解尺度的单增变化规律,构造了用于指示最优分解尺度的目标函数;在分析白噪声小波系数高斯分布特性的基础上,提出了一种基于概率理论的阈值函数,通过极小化广义阈值估计偏差函数,得到了该阈值函数中参数的最优分布区间。仿真结果表明,构造的目标函数能够准确指示信号分解的最优尺度,广泛适用于硬阈值类函数;新阈值函数与另外两种改进型阈值函数相比,在信噪比意义下表现出一定的优越性。 相似文献
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针对设备状态在线监测中的小子样建模问题,提出一种基于动态回归极端学习机(dynamic regression extreme learning machine,DR-ELM)的设备状态在线监测方法.该方法利用设备状态数据训练基于DR-ELM的预测模型,通过逐次增加新数据与删减旧数据的方式,对DR-ELM预测模型进行在线训练,从而实现对设备状态的准确预测.混沌时间序列预测仿真与基于时间序列预测的风机状态监测实例表明,相比于极端学习机(extreme learning machine,ELM)与在线贯序极端学习机(on-line sequential extreme learning machine,OS-ELM),该方法的计算效率与预测精度更高. 相似文献
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利用粒子群优化的小波简化交叉验证消噪 总被引:3,自引:3,他引:0
阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素。针对被高斯噪声污染的信号消噪问题,提出一种用于估计最优阈值的简化交叉验证方法。该方法利用信号奇偶划分后,奇序列与偶序列间的相似性减少了交叉验证方法的计算代价,并结合粒子群优化实现最优阈值的进化搜索。模拟信号消噪分析与转子故障信号消噪实例表明,该算法显著提高了交叉验证方法的计算效率,且消噪性能与交叉验证方法相近。 相似文献
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进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素,传统阈值估计方法存在抑制噪声污染与保留信号细节间的矛盾,难以实现对滚动轴承故障信号的有效消噪.为准确估计阈值以改善小波阈值消噪方法的消噪性能,提出一种基于小波变换的进化阈值消噪方法.该方法以小波变换作为含噪信号分解与重构工具,构造含噪信号在各小波分解尺度上硬阈值收缩均方误差的近似函数,利用粒子群优化进化搜索与其最小值对应的最优阈值,以近似实现均方误差最小意义下的最优消噪.模拟信号消噪分析与滚动轴承故障信号消噪实例表明,该方法可有效消除噪声对信号的干扰,并准确提取淹没在噪声背景中的故障特征,消噪性能在信噪比与均方误差意义下优于传统小波阈值消噪方法. 相似文献
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噪声是影响转子早期故障特征有效识别与准确提取的主要因素.针对转子故障信号的消噪问题,提出一种基于最小二乘支持向量分类器的小波消噪方法.该方法以信号与噪声在小波域内的统计特征为理论依据,通过构造最小二乘支持向量分类器,以分类方式实现小波域内的信号与噪声判别,并对信号与噪声小波系数采取衰减策略以弱化噪声污染.模拟信号消噪分析与转子故障信号消噪实例表明,该方法可有效抑制信号中的噪声干扰,在信噪比与均方误差意义下的消噪性能优于小波阈值消噪方法. 相似文献
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