飞机复合材料敲击检测信号的小波去噪新方法

为了利用小波阈值函数研究飞机复合材料敲击检测信号的去噪处理,在敲击检测简化力学模型中,推导出飞机复合材料表面受到瞬时激振的振动信号表达式.在硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和两种改进阈值函数去噪法的研究基础上,提出了基于硬阈值函数和半软阈值函数线性结合的阈值函数去噪新方法.在时域和频域的振动信号去噪仿真和对比结果表明,新方法在函数连续性、波形平滑度、重构误差等方面的去噪效果都同时得到了较大的提高,去噪效果显著.为飞机复合材料敲击检测信号去噪提供一种技术方法.     

振动测试信号处理的小波变换方法

分析了小波变换的局部化特性，以及基于Donoho理论的小波阈值去噪方法，研究比较了不同阈值规则与阈值函数对去噪效果的影响。利用小波分解重构算法，对振动测试信号进行去噪处理，改善测试信号的信噪比，减少信号损失。     

基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较．试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段．     

改进小波阈值函数在变形监测数据去噪中的应用

为了提高变形监测数据去噪的稳定性,在小波传统阈值函数的基础上,提出一种改进的小波阈值函数,对变形监测数据进行去噪处理。采用模拟信号和真实数据进行实验,与传统的阈值去噪方法进行对比分析,结果表明：改进的小波阈值函数在一定程度上解决了软阈值函数存在的恒定偏差问题,克服了硬阈值函数的不连续性;对变形监测数据的去噪效果良好,能有效去除噪声,获得较高的信噪比和较低的均方根误差,并保留信号更多的有效细节,在实际中有较好的应用价值。     

小波变换提取电力电容器局部放电信号研究

为了消除电力电容器局部放电信号的噪声,提高电力电容器局部放电信号在线检测的有效性,提出基于小波变换阈值消噪方法的电力电容器局部放电信号提取方法。选择合适的小波基函数和分解层数对信号进行小波分解,确定合适的阈值规则以及阈值估计方法对小波分解系数进行阈值量化处理,从而得到消噪后的局部放电信号。以均方根误差RMSE和信噪比RSN为衡量指标,分析了小波基函数、分解层数、阈值规则和阈值估计方法等对消噪效果的影响。结果表明,当选择db2小波作为最优小波基函数,分解层数定为6层时,利用最大最小准则阈值估计法估计的阈值在软阈值规则下能有效提取电力电容器局部放电信号,达到了最优去噪效果。     

小波变换在弹丸超声阵列中的应用

弹丸超声阵列中检测到的超声波信号信噪比较低,易于被噪声信号湮没,需要对采集信号进行去噪.本文拟采用小波去噪方法对检测到的信号进行去噪,根据弹丸超声波信号的脉冲特性,选取小波基函数中的sym8小波.通过对几种去噪方法对比分析,结果表明,采用Birge-Massart算法选取阈值后,使用改进的Garrote阈值方法进行去噪处理,可以有效的降低噪声,提取弹丸超声波信号特征.     

基于经验模式分解与小波软阈值的联合去噪法

为获得往复运动摩擦副摩擦力信号良好的去噪效果,在分析传统的经验模式分解去噪和小波阈值去噪的优缺点的基础上,提出在模式相关系数准则下,将经验模式分解去噪与小波软阈值去噪结合起来的综合去噪方法。首先利用经验模式分解出若干个固有模式函数分量,在模式相关系数准则下找出由噪声主导和由信号主导的固有模式函数分量的分界点,接着对由信号主导的模式函数分量分别进行小波软阈值去噪,然后再进行重构从而获得去噪信号。实验结果表明,此去噪方法具有良好的自适应性和稳定性,提高了信噪比,并较好地保留了原信号的细节信息。     

一种新型的小波阈值图像去噪方法

对含噪图像小波阈值去噪方法中经典的阈值函数选取方式以及阈值选取方式的相关性能进行比较分析,在此基础上,构造出一种新的小波阈值去噪函数。新定义的阈值函数通过增加一个参变量来克服硬阈值函数不连续的缺点和软阈值函数高阶导数不连续的缺陷。理论分析和实验结果均表明,构造的小波阈值去噪函数具有更好的适应性和去噪效果。在图像含有强高斯噪声的情况下,新型阈值去噪方法相对软阈值法其峰值信噪比可以提高4dB到6dB。     

一种FMCW雷达信号的小波阈值函数去噪法

针对调频连续波雷达信号处理中噪声的影响,给出一种改进的小波阈值函数法。差频信号的小波阈值去噪中,首先确定小波基,选择分解层数,对信号进行分解,之后采用改进的小波阈值函数法,并利用通用阈值完成阈值量化处理,最后重构信号。采用改进的小波阈值函数法对差频信号去噪仿真,验证了相比传统的软阈值、硬阈值以及已有的一些改进阈值函数法,信噪比有一定的提高。     

基于领域相关性的新型阈值函数小波域去噪法

构造了一个与Donoho提出的硬阈值函数相当的基于邻域相关性的新型阈值函数,其表达式简单易于计算,且连续高阶可导。新的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,还克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法。     

基于小波变换的脑电信号降噪方法的研究

通过小波变换方法对左右手运动想象脑电信号进行降噪.在对各种小波阈值降噪方法(固定阈值形式Sqtwolog及硬阈值法;使用Birge-Massart惩罚函数的阈值形式及软阈值法;使用分层阈值及改进的阈值法)的讨论比较之后,给出一种改进方案.然后对不同降噪方法处理后的脑电信号用概率神经网络进行分类.最后对分类效果进行比较,证明了此改进方案具有可行性.     

基于改进小波阈值法的平移不变心电信号去噪

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号,而常用的小波阈值法在心电信号去噪中存在缺陷,为此在小波阈值法的基础上进行改进,得到新的阈值去噪方法,该方法能够较好保护心电信号特征,有效保持各种心电波形的幅度,并在一定程度上有效抑制脉冲噪声.此外,由于传统小波阈值法去噪都是基于离散小波变换进行的,所以在幅度较小的Q,S波处会产生Pseudo-Gibbs现象,而文中以改进的小波阈值法为基础对心电信号进行平移不变的去噪处理,有效地克服了这个问题.利用美国麻省理工学院的MIT-BIH心电数据库对以上方法进行验证,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,所提出的算法与传统的小波阈值法比起来能够更好的保持心电信号的几何特征,且具有更高的信噪比.     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

一种新的基于小波变换的语音消噪方法

提出一种新的语音消噪处理方法:二次小波分解全局阈值法.该方法不同于传统阈值消噪方法,首先对语音信号高频部分做了二次分解,然后应用阈值消噪的方法对信号进行消噪处理.该方法在MATLAB上进行了模拟实验.试验结果表明该种方法鲁棒性很好,提高了信噪比,去除了大部分噪声,同时有效信号的能量也相当完整地保留下来,能够很好地解决噪声对语音信号的干扰问题.     

Adaptive de-noising method based on wavelet and adaptive learning algorithm in on-line PD monitoring

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎＰＤｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉ ｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｉｓｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄｎｏｉｓ ｅｓ,ｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｍａｎｙｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｎｏｉｓｅｓ ,ｈｏｗｅｖｅｒ ,ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎｎｏｔｆｕｌｌｙｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅ ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓ .Ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉ…     

一种新的非高斯分布噪声下的小波去噪方法

经典的小波阈值去噪方法在非高斯噪声下往往完全失效,对此提出了一种新的自适应小波信号去噪法.该方法利用最新发展的分位耦合理论,通过建立等价模型,在实施小波变换前将未知噪声信号转换为高斯噪声信号,然后再使用传统小波方法去噪.蒙特卡洛模拟试验结果显示,该方法在非高斯噪声下能极大提高信号去噪效果.