小波变换在压电陀螺仪信号去噪中的应用

提出了基于小波变换的陀螺仪信号的去噪方法.陀螺仪作为重要的敏感测量器件,其测量信号的精度很大程度上决定了系统的性能.利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,应用Daubechies四阶正交小波(db4)对噪声信号进行多层小波变换,逐层估计小波变换的各层细节信号的阈值,分别进行软阈值滤波处理,然后进行小波逆变换重建信号以达到对信号消噪和恢复的目的.采用该方法可以有效提高陀螺仪噪声环境下的测量精度.     

基于小波分析的MEMS陀螺仪信号降噪算法研究

MEMS陀螺仪由于制造工艺比较简单,故在性能上存在精度低、噪声高、误差大等问题。为了获得精确的陀螺仪信号,采用了小波阈值降噪法对MEMS陀螺仪的输出数据进行实时消噪处理。围绕选择最优小波基、最佳分解层数和阈值函数等方法对陀螺仪信号进行降噪,并通过MATLAB进行仿真分析。仿真结果表明,采用小波降噪误差减小了近73.95%,肯定了小波阈值去噪方法在MEMS陀螺仪噪声处理中的理想效果。     

基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究

通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路。     

小波降噪在超声回波信号处理中的应用

在深海采矿环境中超声波传输介质里存在着大量气泡、扰动沉积物、机械噪声等背景噪声与混响,导致有用信号与高噪声信号迭加在一起,严重影响了测距精度.采用小波分析方法将超声回波信号进行3层小波分解,适当设置门限阈值对小波系数进行处理,然后对信号进行重构,有效地抑制了信号中噪声对测量精度的影响.研究结果表明:小波方法有很好的降低回波信号中噪声的效果,其测距精度高于自适应滤波去噪后的测距精度.     

基于平稳小波变换的X射线衍射信号消噪研究

讨论利用平稳小波变换进行X射线衍射信号消噪的方法,首先利用Haar小波将受噪声污染的X射线衍射信号进行多层平稳小波变换,利用小波变换的细节系数估计噪声均方差σ,选取阈值σ2lnN(N为细节系数长度),对小波分解的细节系数进行阈值处理,然后进行平稳小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和提纯。实验结果证明,这种去噪方法是非常有效的,它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征。     

基于小波空间适应的核磁共振碳谱信号消噪研究

本文讨论了小波空间适应的核磁共振谱信号消噪方法，选取具有7阶消失矩的Symmlet小波将受非白噪声污染的碳谱信号进行多层分解，利用每层小波变换的细节系数估计逐层细节系数中噪声均方差σj，选取各层阈值σj√2lnn（n为细节系数长度），对小波分解的各层细节系数进行分别阈值处理，然后进行信号重建，以达到对信号消噪和提纯，实验结果表明，这种去噪方法是非常有效的，它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征。     

进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

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.     

多重小波分析在机器人腕力传感器数据预处理中的应用

机器人腕力传感器在工业现场测量力或力矩时,不可避免地受到随机噪声的干扰,从而影响了测量精度的提高.为了克服传统去噪方法的局限性,本文将多重小波变换应用到机器人腕力传感器数据预处理中,采用浮动阈值法消除噪声,并将传统的低通滤波和FFT/IFFT方法与本文介绍的方法进行比较.结果表明,多重小波浮动阈值去噪方法在机器人腕力传感器信号去噪方面优于传统的方法.     

基于小波包变换和小波阈值消噪的语音特征提取

为了实现强噪声背景下语音信号的特征提取,根据小波变换的多分辨率特性,以及与人耳耳蜗滤渡相一致的特性,利用小波包变换,在各语音特征频率段上,提取出包含丰富的非平稳信息的语音特征;并在小波包分解去噪的基础上,构造了模糊阈值函数,利用小波模糊阈值去噪,得到了信噪比较高的语音信号.研究结果表明,小波包变换和小波阈值去噪,较好地消除了强噪声背景下的噪声,并有效地提取出了语音信号特征.     

基于小波变换的图像降噪技术研究

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。