基于变分模态分解的静电监测信号去噪方法研究

受外界环境中的电磁等因素的影响,机械设备的有效静电信号往往被噪声淹没,使其故障特征难以提取.针对这一问题,提出一种基于变分模态分解的静电监测信号的去噪方法.首先,通过迭代计算出变分模态分解的最优解;然后,通过得出的最优解对静电监测信号进行重构;最后,对选取的分量进行故障特征提取并进行去噪得到变分模态方法去噪后的信号.通...     

基于小波分析联合VMD的超声信号去噪方法研究

超声信号在空气中传播效率低、气固界面耦合时透射率差,且易受到接收电路固有噪声和材料晶粒散射噪声的影响,导致接收的信号信噪比低。针对这一问题,结合小波分析“信号显微镜”的优点和变分模态分解(VMD)在窄带谐波信号提取方面的优势,提出一种基于小波分析联合VMD的超声信号去噪方法,并且对小波的阈值做改进,以减少信号的损失。利用改进阈值的小波分析对信号预处理,实现信号和噪声的初步分离,然后用VMD分解信号,提取所需频带的分量,对小波处理的结果进行优化,达到最终去噪的目的。实验数据表明,处理后的超声信号与原始信号相比,SNR平均提高1.84 dB,MSE减小34%,改进阈值后时域峰值损失减少7%,信号能量损失减少13%。该方法去噪彻底,有用信号保留完整,为超声信号的去噪提供新思路。     

基于傅里叶分解-小波包分析的爆破信号去噪方法

针对由于爆破现场施工环境复杂,爆破振动信号包含大量高频噪声的问题,提出一种基于傅里叶分解(FDM)联合小波包阈值方法的降噪方法.首先,基于傅里叶分解理论将爆破振动信号分解为若干傅里叶固有频带函数(FIBFs);然后,分别计算分解所得模态分量与原始信号的相关系数,使用相关系数法筛选出优势分量,将筛选所得优势模态分量进行重...     

基于小波包变换和自适应滤波的超声信号去噪

为解决传统小波去噪方法因阈值设置问题或不能保留信号高频部分致使去噪效果不明显的问题,提出一种基于小波变换的自适应去噪方法,即先将信号进行小波包分解,然后对各分量信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。实验表明:该方法有良好的超声信号去噪效果,为缺陷的分类和定量测量打下基础。     

局部投影和离散小波变换在心音信号去噪中的应用

针对心音信号非线性的特点,提出噪声水平自适应估计的局部投影与离散小波阈值相结合的去噪方法,该算法既能得到精确的重构信号又能保留微弱信号的有效特征。Lorenz序列数值仿真结果表明,该方法可以有效地抑制噪声,其信噪比和均方误差均优于局部投影去噪和离散小波阈值去噪;对比不同算法去噪前后信号的最大Lyapunov指数,得出该方法能很好地保留原始信号的非线性特征。对实测心音信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

小波变换在冲击信号去噪应用

由于冲击信号测试环境的复杂性,噪声干扰的存在对信号分析的结论有一定影响.本文基于小波变换下设计了一种实用的针对冲击信号小波去噪方法.     

二代小波包变换在爆破振动信号去噪分析中的应用

在提升算法及小波包变换原理基础上,构造了基于插值细分的小波SGW(6,6);介绍了基于最优提升小波包基分解的阈值去噪算法,将实测爆破振动信号通过二代小波包分解,对小波包系数进行阈值量化,再对阈值处理后的系数进行重构,成功地实现了爆破振动测试信号中的噪声去除。为将二代小波包变换引入到爆破振动效应分析研究领域奠定了基础。     

基于小波去噪和EMD的信号瞬时参数提取

为了消除随机噪声对经验模式分解（EMD）质量的影响,提出利用小波去噪作为EMD的预处理,并结合希耳伯特变换提取信号瞬时参数的方法。研究了经验模式分解与希耳伯特变换相结合的提取信号瞬时参数的EMD／HS法,并针对随机噪声的影响,提出了基于阈值的正交小波变换去噪法。理论分析及仿真结果表明,该法克服了直接运用EMD分解中由于大量噪声带来的不必要的干扰,减少了EMD的分解层数以及累积边界效应对信号分析的影响,提高了瞬时参数提取的时效性和准确性。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。[Matlab]仿真结果表明：去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。     

采用离散余弦变换的小波图像去噪方法

提出一种通过对小波域中噪声能量的估计来进行去噪的新方法。算法采用离散余弦变换(DCT)提取小波系数的主要特征,无需对噪声方差进行估计。对图像进行小波分解,利用 DCT对高频子带进行局部特征提取;利用部分 DCT 系数对小波系数进行重建,并以重建系数的平均能量作为局部噪声能量的估计;去除原小波系数中的噪声分量后,进行小波逆变换,得到去噪后的图像。实验证明,其峰值信噪比(PSNR)比通常的阈值萎缩法提高了 2-4dB。     

基于matlab的小波变换去噪性能的研究

文章分析了在小波变换下,信号和噪声所具有的小波系数性质的不同,对用户接收的信号进行噪声的滤除。小波的多分辨特性能将信号在不同尺度下进行多分辨的分解,并将交织在一起的各种不同频组成的混合信号分解成不同频段的子信号,针对信号经小波变换后在不同分辨率下呈现不同的规律,那么就在不同分辨下设定不同的阀值门限,通过调整小波系数,达到去噪的目的。     

基于经验模态分解的超声波管外测压信号去噪

在超声波管外测压中,回波信号往往受到噪声的干扰,所以在提取信号特征时,需对回波信号进行去噪。提出了一种基于经验模态分解（EMD）的超声波信号去噪方法,首先利用EMD求出信号的本征模态函数（IMF）,然后通过对比分析,利用反映信号主要特征的模态分量对信号进行重构以实现去噪。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,提高超声回波信号的信噪比。     

基于经验模态分解及小波变换的炸药NQR信号处理

为解决炸药NQR信号去噪问题,针对NQR信号非线性与非平稳性特点,提出基于经验模态分解及小波变换联合的信号去噪方法。据实验测试的黑索金NQR信号对所提方法进行去噪性能分析。结果表明该方法在保留信号有用信息的前提下可有效去除噪声,从而提高信噪比、克服小波阈值去噪与直接EMD去噪缺陷,自适应性良好,为有效的炸药NQR信号去噪方法。     

基于小波去噪和经验模态分解算法的足尺人造板动态称重研究

为了在振动状态下测量出足尺人造板质量,提出了一种基于小波去噪和经验模态分解的动态称重方法。采用小波去噪对力传感器的采样信号进行预处理,降低噪声对经验模态分解产生的影响;采用更合理的本征模函数筛选停止准则和端点效应抑制方法,提高动态称重精度;利用LabVIEW编写动态称重程序并进行试验。结果表明,该方法可以有效测得自由振动状态下的足尺人造板质量,且最大称重误差在0.4%以内。     

基于小波包的振动信号去噪应用与研究

小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

自适应模态总数变分模态分解方法及其性能评估EI北大核心CSCD

VMD方法目前广泛应用于转子系统故障诊断以及二维图像分解等领域,但传统VMD算法需要预先给出模态总数,且VMD对信号能量较弱的非中心频段存在重构效果差,含噪声下提取能力差,容易遗漏故障特征等问题;基于上述问题对VMD修改了信号的约束准则,并引入信号未处理以及残差信号的多元约束目标,使模态总数可通过收敛得到;对模拟内圈轴承信号和试验信号的时频域重构分析以及分解模态信号的分析,对比三种算法的在非中心频段的重构效果以及特征提取能力的优劣。     

离散余弦小波包变换及语音信号压缩感知

针对语音信号压缩感知问题,在研究语音离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)特性的基础上构造了离散余弦小波包变换(Discrete Cosine Wavelet Packet Transform,DCWPT)。DCWPT首先获取语音信号的DCT域系数,结合语音频谱特性选取部分DCT系数进行WPT变换,从而得到比DCT系数更加稀疏的DCWPT系数。为将此变换直接用于压缩感知,构造了DCWPT的正交稀疏分解矩阵并分析了其稀疏表示性能。结合稀疏表示基优化了正交匹配追踪重构算法,提出了基于DCWPT的语音信号压缩感知框架。通过压缩重构对照实验,采用主客观评价指标,得出该方法优于传统基于DCT的语音压缩感知方法的结论。     

基于集合经验模态分解的MEMS矢量水听器联合去噪算法

针对MEMS矢量水听器的噪声去除问题,将集合经验模态分解(EEMD)、小波阈值去噪(WT)和奇异谱分析(SSA)相结合,提出了一种联合EEMD-WT-SSA去噪算法.该算法首先将含噪信号分解为一系列固有模态函数(IMF),然后,用连续均方误差准则(CMSE)对高频和低频进行区分,对高频信号进行小波阈值去噪,再和低频信号...     

环境激励下基于小波变换和奇异值分解的结构模态参数识别

采用小波变换和奇异值分解相结合的方法对环境激励下结构的模态参数进行识别.首先对环境激励下的时不变结构的加速度响应进行协方差分析得到时域协方差响应,利用小波变换将协方差响应转换到时/频域中,沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重构的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章通过3自由度系统数值算例分析了该方法的抗噪性能,结果表明该方法具有很好的抗噪能力,在15 dB噪声干扰下能够稳定和准确地识别出结构的模态参数,且比直接用小波变换方法识别的结果更准确;并通过东海大桥主航道斜拉桥模态参数识别的例子进一步验证该方法的实际应用可行性.