步态识别的小波去噪质量评价方法

针对步态加速度信号由于采集信号包含大量尖峰或突变等高频噪声,导致在步态分析、周期划分和特征提取方面存在困难的问题,提出了一种利用小波去噪质量评价来对加速度信号小波去噪的最优参数进行选择的新方法.根据质量评价指标的几何和物理意义,使用评价指标值来指导小波去噪最优小波分解与重构层数的参数选择.当评价指标值取最小值时,其对应分解层数为最优分解层数,采用的小波基函数为最优小波基函数.结果表明,本文方法在步态识别领域可以为步态信号小波去噪选择最优小波基函数和分解层数提供理论依据.     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阚值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中.首先介绍了小波阅值去噪的基本原理、阈值和阏值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阔值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数.结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理.该方法能提高信号分析的准确率.     

新型小波阈值函数的仿真及应用

提出了一种新型小波阈值函数.借助于典型信号和高斯白噪声叠加形成测试信号,对传统小波阈值函数、改进小波阈值函数及新型小波阈值函数的去噪效果进行对比仿真研究.结果表明,采用新型小波阈值函数所得到的去噪信号,其信噪比和均方差均最优.此外,将新型小波阈值函数用于滚动轴承的实际振动信号的去噪研究,从去噪信号的时域信号对比及信噪比来看,该函数具有较好的去噪效果,使信噪比得到了较大提高.     

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。     

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。     

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.     

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。     

虚拟仪器中基于小波包变换的信号去噪

阐述了小波包去噪的原理及算法,介绍了虚拟仪器中应用小波包变换对信号的去噪方法.在LabVIEW平台中通过Matlab Script节点的方式实现了小波包变换对信号的去噪.通过仿真对小波包去噪与小波去噪效果进行了比较,结果表明,小波包去噪效果较好.     

北京市PM10浓度变化规律的小波分析

采用MATLAB小波分析方法对PM10质量浓度时间序列数据进行去噪处理,分析了MATLAB小波去噪分析函数具体参数的选择及其对去噪处理效果的影响,结果表明不同参数对小波去噪的效果有不同的影响,应该根据时间序列数据的特点进行选择,以达到较好的去噪效果.对北京市2010-2011年度PM10质量浓度随时间变化的实际数据进行小波去噪分析表明,小波去噪分析能较好地显示PM10的时间变化规律.     

一种改进阈值函数在一维信号去噪中的应用

对小波变换理论知识做了简要介绍,并详细的分析了小波阈值去噪方法的原理和实现,分析了传统阈值函数去噪方法的优缺点,提出改进阈值函数.最后结合理论分析和实验实例得出改进阈值函数相比与传统的阈值函数在多阈值选取小渡信号去噪方面具有更好的光滑性和相似性.     

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.     

图像痕迹比对方法的应用研究

针对图像痕迹人工对比过程中精度和效率较低,提出一种基于特征点的平均绝对差算法进行图像痕迹检验．使用空间直角坐标系中的平移和旋转变换,建立图像误差分析模型,对三维数据进行修正．通过小波分析的消噪理论选取门限阀值处理,建立小波消噪模型,对数据进行了消噪处理．     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

基于平移不变的变形监测数据小波变换去噪处理

将实际观测到的一组烟囱垂直位移监测数据作为通常意义下的时序信号,并对其进行小波变换分析.利用基于平移不变的快速小波去噪算法,对变形监测数据进行去噪处理,对模拟数据和实测数据的处理结果表明,基于平移不变的去噪方法与传统的阈值去噪方法相比,能有效地去除伪吉布斯现象,提高信噪比,剔出变形监测数据中的噪声,识别被噪声湮没的有用信号.     

基于小波变换的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,是一种典型的非平稳随机信号,传统傅里叶变换来对其去噪效果不是很理想。小波变换具有良好的时域分析和多分辨分析特性,用来处理非平稳随机信号可以获得更多有价值的信息,因此小波变换成为大地电磁信号的有效的去噪处理方法之一。本文基于小波变换的理论研究,研究了它在大地电磁信号去噪处理中的应用。研究表明,在大地电磁信号去噪中小波变换对于各种噪声的压制是非常有效的。     

采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论（EWT）及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.     

基于C++的小波分析函数库设计

研究介绍了一个新颖的基于C 的小波分析函数库的开发过程;对小波分析函数库中主要的一维离散小波分析函数、二维离散小波分析函数、一维连续小波分析函数以及信号去噪与压缩函数等进行了研究;实际设计并使用动态链接库(DLL),取得了非常好的效果。     

小波阈值降噪效果影响因素的研究

小波分析是一门正在迅速发展的新兴学科。阈值降噪法在信号降噪领域已经得到越来越广泛的应用。本论文首先讨论了小波阈值降噪法的基本原理;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了小波阈值降噪中降噪效果影响的因素。最后,对小波阈值降噪的降噪效果进行了总结。