共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。 相似文献
2.
3.
4.
5.
由于地震信号采集环境和采集仪器存在干扰,采集到的地震波形中通常包含很多噪声信号,严重影响了地震信号的应用。模态单元滤波(Mode Cell Filter:MCF)无需先验基函数,是一种自适应的消噪算法。本文将MCF引入到地震信号消噪中,提出了一种基于MCF的汽车干扰消除算法,并设计对仿真信号和实际信号的消噪试验。仿真试验中,MCF消噪性能优于最优小波基算法,而在实际信号消噪中,MCF算法性能优于IIR数字滤波器,与改进最优小波基方法相当。 相似文献
6.
针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。 相似文献
7.
一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用 总被引:7,自引:4,他引:7
摘要:研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明:基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
相似文献
相似文献
8.
9.