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1.
基于提升小波改进阈值的光谱信号去噪研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
对傅里叶红外光谱信号的预处理进行研究,分析了小波变换在光谱信号去噪中的应用,针对传统小波阈值去噪中存在的缺点,对阈值函数进行改进。改进方法通过保留部分低于阈值的分解系数,克服了硬阈值法不连续,以及软阈值法估计系数和真实系数具有恒定偏差的缺点。实验采用基于提升小波的改进阈值函数法对铜陵市市区上空空气实测光谱信号进行预处理,结果表明,与经典小波变换和Donoho软阈值、硬阈值法相比,相同条件下信噪比、均方差、运行速度均有所提高。  相似文献
2.
一种改进阈值法小波去噪的信号包络分析方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据小波域阅值滤波的降噪特性,把改进的阈值函数方法和平移不变小波变换相结合,提出一种改进阈值法的小波去噪方法.所提方法和包络分析相结合,能够较好地解决由于随机噪声干扰而造成提取的包络信号轮廓信息粗糙的问题,改善包络提取精度.实现方法是先将改进阈值法的小波去噪方法作为包络分析的前置处理手段,再对信号进行包络提取和包络细化谱分析,获得突变特征频率.仿真结果表明,该方法可以有效的抑制噪声,能够较准确地提取信号包络和突变特征频率.  相似文献
3.
母线负荷预测中样本数据预处理的新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
选择SCADA量测数据作为原始数据源,针对目前母线负荷数据中3类典型的异常数据,提出了一种样本数据预处理方法。采用改进的数据横向比较法识别并修正数据丢失点和由突发事件等原因引起的异常突变点,随后采用db4小波阀值去噪法处理由信道噪声等原因引起的数据波动,使负荷曲线平滑化。该方法能够有效识别连续数据丢失点和异常突变点,在保持原有负荷曲线变化趋势的基础上剔除异常波动数据,实现平滑处理,为下一步直接进行母线负荷预测提供高质量的样本数据,在一定程度上提高最终的预测精度。  相似文献
4.
变压器油中溶解气体光声信号检测的干扰抑制方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
光声光谱气体检测技术能很好地应用于变压器油中溶解气体的在线监测,为了提高其检测信噪比,笔者针对光声信号检测的强噪声环境,结合小波阈值去噪和混沌检测来抑制检测过程中的强噪声干扰,配合使用LabVIEW和Simulink构建信号检测系统提取微弱光声信号。实验结果表明该方法对被强噪声覆盖的微弱周期信号非常敏感,能有效地抑制强噪声干扰。  相似文献
5.
基于结构风险最小化小波变换的故障信号消噪   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于结构风险最小化方法将改进的小波变换用于故障信号消噪,它考虑的三个重要因素是:基函数,基函数排序和基函数个数选取。通过对小波变换多尺度分解后的系数与频率相除所得的值进行排序,再根据其值的大小取舍,有效地抑制了高频小波系数,避免了传统的基于经验风险最小化理论的小波变换方法在信号处理中过于依赖小波基函数的不足,显示了基于结构风险最小化方法的合理性。通过仿真计算和电机故障信号消噪表明,新的方法在电机故障信号消噪中比一般小波方法效果好,精度提高1倍以上。  相似文献
6.
窦房结电图(SNE)是反映窦房结电活动的一种高分辨率的心电图,在临床医学上主要用于研究心律失常。为了提高临床诊断效率,提出了一种基于小波分析和数学形态法的消噪算法。该算法采用线性结构元素的形态滤波器消除SNE信号中的基线漂移,使用小波软阈值消噪法去除高频噪声,从而得到信噪比高的SNE信号。实验表明该算法可有效地对SNE信号进行消噪处理。  相似文献
7.
现场监测设备所采集到的过电压/雷电流信号中,蕴含有非常丰富的故障类型信息。但是,现场记录到的实际波形不可避免存在大量白噪声干扰,其在各个频段都占据了部分能量。为了保证和提高监控设备对实测信号分类识别的准确性,需进行预处理以消除过电压/雷电流信号中对分类识别系统无用甚至是有干扰影响的噪声部分。本文将小波阈值去噪算法应用于过电压/雷电流信号领域,应用Matlab软件编写基于该方法的算法程序,并对加噪后的模拟信号进行去噪处理,然后通过评估系数反映各种情况下的去噪效果和还原效果,提出了适合110kV及35kV电压等级的过电压/雷电流信号最优去噪处理方案,并结合某地区35kV、110kV变电站及云南110kV输电线路实测波形证明其去噪效果的有效性。  相似文献
8.
基于超声走时法的超声测距精度依赖于声速和超声到达时间测量,据此设计了大发射功率、高频率超声发射模块,以实现较大的超声测量距离同时具有较高的分辨率,设计了具有放大倍数可调的二级精密仪表放大电路和高品质因数的滤波电路的超声接收模块,以适应不同的测量范围,并抑制共模干扰信号和其他频率信号的干扰,采用小波软阈值降噪来判定超声首波到达时间,并采用标准距离测量来确定环境声速.实验结果表明,该系统在1 m范围内精度高于1 mm,5 m范围内精度高于1.7 mm,实现了较高的测量精度.  相似文献
9.
在平常的信号检测中,常常伴随着信号噪声的存在,使得检测结果不准确,所以需要对信号进行去噪处理。而小波去噪在信号预处理方面应用广泛,特别是小波阈值去噪,操作简单且效果良好。针对软、硬阈值去噪方法进行分析,提出一种基于高次逼近法改进阈值的去噪方法。仿真实验表明,利用自适应阈值的高次逼近法,其去噪效果优于常规的软、硬阈值及高次逼近法,得到的信号效果更好。  相似文献
10.
张弦  王宏力 《高电压技术》2009,35(3):501-508
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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