取样光栅梳状滤波器的设计与消噪研究

介绍了光学梳状滤波器的工作原理.通过改变取样光栅的参数,利用Matlab软件来仿真其反射谱,调试出4种基于取样光纤光栅的光学梳状滤波器.介绍了小波消噪的原理,为了优化取样光栅梳状滤波器设计,提出了利用小波分析的方法对反射谱进行降噪处理.选用db6小波进行了自动一维消噪,滤除了大部分的噪声干扰,而且对于信号的旁瓣干扰也起...     

矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法

针对现有振动信号降噪方法中经验模态分解存在模态混叠、独立分量分析要求采集的振动信号数不少于源信号数等问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立分量分析(FastICA)的矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法。首先,通过EEMD算法对采集的振动信号进行分解,得到若干不同尺度的包含故障特征频率的本征模态函数(IMF)分量;然后,基于相关系数对IMF分量进行重构,得到特征信号和虚拟噪声信号,将重构的特征信号和虚拟噪声信号组成输入矩阵,并作为FastICA算法的输入;最后,利用FastICA算法实现信号与噪声分离,达到信号降噪的目的。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于经验模态分解与差分包络谱的齿轮故障诊断

为了准确地进行齿轮故障诊断,结合经验模态分解与纯调频信号差分包络谱,对齿轮故障诊断提出了一种新方法;首先,对齿轮振动信号进行经验模态分解得到多个不同分量;其次,根据峭度最大分量及其相邻分量的峭度值情况,合成有效分量;然后,运用经验调幅-调频分解得到纯调频信号;接着,将纯调频信号应用经验调幅-调频分解及傅里叶变换得到纯调频信号差分包络谱;最后,观察分析纯调频信号的差分包络谱进行故障诊断;利用该方法对断齿齿轮的振动信号进行分析,验证了方法的有效性。     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于CEEMDAN的MEMS加速度计输出信号降噪方法

针对微机电系统(MEMS)加速度计输出信号存在误差,导致高压输电杆塔倾斜监测系统的输出倾角数据精确度不高的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)联合奇异值分解(SVD)对杆塔的加速度计输出信号降噪方法。利用CEEMDAN对原始加速度计输出信号进行分解,得到一系列模态分量,分别计算其排列熵(PE),筛选出特征分量和含噪特征分量,然后再将需进一步降噪的特征分量通过SVD进行二次滤波,最后将降噪后的特征分量与未处理的特征分量进行叠加即得到降噪后的加速度计输出信号。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声干扰,通过与扩展卡尔曼滤波和CEEMDAN-PE对比说明该方法滤波效果更好,有效提高了加速度信号分析精度和杆塔倾斜角测量精度。     

基于经验模态分解的小波阈值降噪方法研究

针对小波阈值降噪方法中小波基和阈值缺乏选取依据的缺陷,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的小波阈值降噪方法。首先将带噪信号进行EMD分解得到一系列本征模态分量(IMF),仅对带噪的高频IMF分量进行小波阈值降噪处理,将处理结果与不含噪声的低频IMF分量进行信号还原得到降噪后信号。方法有效避免了直接小波阈值降噪高频分量损失的问题,同时还可直接去除信号中可能存在的趋势项,比直接小波阈值降噪具有更好的效果。仿真数据处理证明了方法的有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的ECG信号降噪方法

提出了一种新的ECG信号降噪方法.该方法以Hilbert-Huang变换(HHT)和阈值降噪方法为核心,将经验模态分解(EMD)分解出的各层固有模态函数(IMF)分为噪声成分起主导作用层和有用信号起主导作用层.对噪声成分起主导作用层采用Donoho等人提出的阈值估计法,对有用信号起主导作用层的噪声水平通过高频层的能量与平均周期的乘积来确定.讨论了噪声成分起主导作用层和有用信号起主导作用层的区分判别问题.该方法克服了阈值估计法对有用信号起主导作用层噪声水平估计的较大偏差.经实验验证表明,该方法能有效地滤除ECG信号检测中的几类主要噪声,且失真很小.     

基于EMD-ICA的激电数据降噪处理方法*

针对传统降噪方法处理激发极化法(激电法)测量数据的效果不理想的问题,对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究,提出了一种新的激电数据降噪方法。首先,采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数,再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道,最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对本文方法进行实验,对比普通滤波方法和小波阈值算法,结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。     

基于改进的EEMD-Hilbert包络解调轴箱轴承故障诊断

为解决在轴箱轴承故障诊断中,原始振动信号带通滤波器参数选择依靠主观工作经验,EEMD分解技术中多个IMF分量分析效率及准确性较低等问题,提出一种改进的EEMD-Hilbert包络解调方法.该方法采用EEMD对原始信号进行分解,利用双相关系数法及阈值法选取有效本征模态分量,通过对本征模态分量进行Hilbert包络解调,获取包络信号幅值谱作为故障特征量进行轴箱轴承故障诊断.并通过轴箱轴承实验台测试验证了该方法的有效性.     

基于MEEMD的MEMS陀螺仪降噪方法

为了有效抑制微机械陀螺仪的随机误差,基于改进的经验模态分解(MEEMD),结合粒子群优化算法(QPSO)优化卡尔曼滤波（KF）,提出了一种微机械陀螺仪降噪方法。通过引入排列熵的概念对微机械陀螺信号进行分解得到本征模态分量;计算各分量排列熵,分析排列熵变化趋势筛选出信号噪声混叠的分量,对其中的混叠的分量分析建模,采用QPSO-KF算法滤波去噪;再对滤波结果和信号主导的分量进行重构,实现微机械陀螺信号降噪。实验验证了本文方法的有效性,相比传统经验模态分解(EMD)、KF精度提高了1个数量级,验证了该方法的有效性和精度。     

基于EMD与奇异值差分谱的侧信道信号特征提取

为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息,提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解,计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数,找到最大相似特征分量;再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱;最后根据差分谱进行重构和消噪,进一步提取分量的特征信息。实验结果表明,该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取,成功提高信号的信噪比和攻击成功率。     

Detrended fluctuation thresholding for empirical mode decomposition based denoising

Signal decompositions such as wavelet and Gabor transforms have successfully been applied in denoising problems. Empirical mode decomposition (EMD) is a recently proposed method to analyze non-linear and non-stationary time series and may be used for noise elimination. Similar to other decomposition based denoising approaches, EMD based denoising requires a reliable threshold to determine which oscillations called intrinsic mode functions (IMFs) are noise components or noise free signal components. Here, we propose a metric based on detrended fluctuation analysis (DFA) to define a robust threshold. The scaling exponent of DFA is an indicator of statistical self-affinity. In our study, it is used to determine a threshold region to eliminate the noisy IMFs. The proposed DFA threshold and denoising by DFA–EMD are tested on different synthetic and real signals at various signal to noise ratios (SNR). The results are promising especially at 0 dB when signal is corrupted by white Gaussian noise (WGN). The proposed method outperforms soft and hard wavelet threshold method.     

一种改进的二维经验模态分解图像消噪方法

在含噪图像的二维经验模态分解(BEMD)的基础上,从图像BEMD分解系数的统计特性出发,构造图像BEMD系数的概率密度函数模型,提出了一种基于相邻尺度间BEMD系数相关性的图像消噪方法,消噪的过程中同时考虑本层BEMD系数特性以及其父层BEMD系数的值.从而能更好地消除噪声,同时更有效地保留图像边缘、纹理等细节信息.实验结果表明,与经典的小波阈值消噪和BEMD阈值消噪算法相比,经本文方法消噪后图像质量有较好的提高,具有更低的均方误差和更高的峰值信噪比.     

基于夹角余弦和模糊阈值的EEMD去噪方法

针对非线性非平稳信号的去噪问题,结合EEMD分解信号的自适应特性,提出一种基于夹角余弦和模糊阈值的去噪方法。首先用夹角余弦法计算各个本征模态函数（IMF）与观测信号之间的相似度,以相似度曲线的首个极小值的后一个位置为分界点将分解出的IMF分为噪声主导模态和信号主导模态;然后根据VisuShrink阈值易“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值易“过保留”噪声系数的特点,利用模糊阈值对噪声主导的IMF进行处理;最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和真实ECG信号进行去噪实验。结果表明,所提方法在整体性能上优于小波半软阈值方法、基于EMD的软阈值（EMD-Soft）和间隔阈值（EMD-IT）方法,是一种有效的去噪方法。     

脉冲漏磁信号的EMD小波阈值去噪研究

为有效抑制脉冲漏磁检测信号中的各种噪声,将小波阈值去噪运用到经验模态分解(EMD)中,提出一种基于EMD的小波阈值去噪方法。针对小波软、硬阈值函数中存在的不足,引入平滑截断绝对偏差惩罚因子进行优化改进。将该方法应用于脉冲漏磁信号进行实际消噪处理。实验结果表明,该方法能较好地剔除信号中的噪声,在脉冲噪声的抑制方面优于小波阈值去噪。     

基于EMD和SST算法的闪电电场信号去噪研究

为进一步减少噪声对闪电电场信号的干扰,提出了一种经验模态分解(EMD)和同步压缩小波变换(SST)相结合的组合去噪方法。利用EMD算法能够自适应分解信号和SST算法可将噪声压缩为点状噪声或颗粒状噪声并集中分布的特点,从而选用中值滤波达到对噪声的抑制。利用该方法对标准闪电波和自然闪电波信号分别进行去噪处理,并运用信噪比、相关系数和均方误差对去噪效果进行了定量分析。实验结果表明,所提去噪方法相比于传统小波阈值去噪法、单独用EMD算法和单独用SST算法均取得了较好的去噪效果。     

基于变分模态分解的直肠压力信号预处理研究

针对依托于人工肛门括约肌系统的直肠功能诊断模型中采集信号存在大量干扰噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)算法与小波加权平均阈值去噪结合的预处理方法。利用VMD算法对原始直肠压力信号进行分解,对各模态分量进行小波阈值去噪,提取出有用信号进行重构。通过仿真比较分析该方法与EMD、小波阈值去噪等方法的去噪效果。实验结果表明,该方法在不同噪声水平下均显著提高输出信号的信噪比,同时避免原始信号中有用信息的丢失,具有良好的去噪效果,对直肠功能诊断的准确性具有重要意义。     

基于谱插值与经验模态分解的表面肌电信号降噪处理*

根据表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法获得的内在模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果     

一种边缘保持的医学图像去噪方法

医学图像去噪在图像处理中占有重要地位,对获取的医学图像进行去噪是进一步分析和计算的基础.将一维经验模式分解方法扩展到二维,提出了基于二维经验模式分解的医学图像边缘保持去噪方法.该方法先将图像进行经验模式分解,得到内蕴模式分量IMF和剩余分量,图像的噪声及边缘信息主要集中在IMF中;然后再将IMF进行经验模式分解,得到IMF的高频分量和剩余分量;最后将两次分解的剩余分量叠加,得到边缘保持的去噪图像.实验结果表明,处理后的图像较传统的医学图像去噪方法有明显的改善,在有效去噪的同时增强了边缘保护的能力.