一种新的小波阈值去噪算法研究

为了更好地消除噪声对被测信号的干扰,针对传统小波软、硬阈值函数与全局阈值去噪算法的不足,综合考虑了小波阈值的估计与阈值函数的选取,提出了一种新的小波阈值去噪方法。对仿真信号与实验轴承振动信号进行去噪分析,并与几种不同的小波阈值去噪算法结果相对比。结果表明:新的小波阈值去噪算法更好地去除了噪声并保留了信号的原始特征,是一种更加优越的去噪方法,具有较高的实用价值。     

非稳态信号的去噪及提取特征频率方法研究

基于风力发电机齿轮箱振动信号特点,研究了非稳态振动信号的处理方法。对小波阈值去噪方法进行了分析,提出了小波阈值的综合量化规则,以齿轮箱的振动信号为例,比较了不同阈值方法去噪效果,结果显示综合量化去噪方法更有效。针对Wigner-Ville分布理论中频率混叠和干扰的缺点,在小波阈值的综合量化规则去噪之后的基础上采用经验模态分解和Wigner-Ville相结合的方法对齿轮箱轴承故障进行诊断。试验结果表明,经验模态分解和Wigner-Ville分布相结合的方法能有效地提取非稳态信号的特征频率。     

基于改进小波域阈值法的平移不变振动信号去噪

针对含噪振动信号的去噪问题,采用了目前最有效的小波算法。在传统小波域阈值法的基础上,克服了软、硬阈值的缺陷,采用了新的闽值函数,并通过平移不变小波变换对去噪效果进行了强化。通过与几种方法去噪效果的仿真对比,其结果表明,新的去噪方案可以获得最大的信噪比（SNR）,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,并在实际振动信号的处理中得到了很好的应用。     

基于改进小波阀值的振动信号去噪方法研究

采取小波算法,运用小波变换阀值法对振动信号进行去噪。对比了传统的软阀值函数和硬阀值函数的优缺点,并在软、硬阀值函数的基础上,提出了一种改进的阀值函数的方法。通过与软、硬阀值函数方法去噪效果的仿真对比分析,新的去噪方法提高了重构信号的信噪比,可以有效去除噪声,并对原始信号的细节特征保留较好。     

基于改进阈值小波算法的汽车轮速信号处理

在汽车制动过程中,轮速信号中的噪声对制动有着直接的影响,运用小波理论可以对轮速信号中的噪声进行去噪处理。噪声的幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的幅值与小波变换的尺度变化无关。在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数量化法,该方法克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点,并把它们应用在汽车轮速信号的去噪上。新的阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单等优点。实际信号处理结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪算法。     

小波包尺度相关性阈值函数去噪算法研究

传统的小波包阈值函数如软、硬阈值函数等其去噪形式固定,对全部小波包系数进行相同的阈值化处理,然而噪声在小波包系数中的分布却并不均匀。为了弥补这一缺陷,提出了一种新的带参数的阈值函数,对最大分解尺度与其相邻尺度的小波包系数进行相关性计算,且以该值作为调节参数,对相关性弱的小波包系数进行大尺度收缩而对相关性强的小波包系数尽可能地保留,以达到自适应去噪的目的。利用此方法对滚动轴承振动信号进行去噪分析且对去噪后信号进行功率谱分析,与其他方法进行对比,结果表明该方法去除噪声较为彻底,且能更好地还原信号的特征信息。     

基于动态小波阈值的齿轮箱振动信号降噪方法

在齿轮箱的故障诊断、在线监控等领域,通常将振动信号作为最主要的分析来源。齿轮箱在起重机的实际运行过程存在多种机构相互交联影响的情况,且信号多数时候只能通过间接的形式采集获取,造成信号中存在大量杂乱无章的干扰噪声,影响了对信号的识别和特征的提取,容易造成对故障的错报和漏报等问题。文中深入分析硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和Garrote函数,提出动态调整小波阈值的算法。动态阈值算法可以在有效抑制噪声和保留信号中有用成分之间取得更好的平衡。通过模拟信号和实测故障振动信号进行对比测试,结果表明这种动态小波阈值降噪的方法相对于半软阈值函数和Garrote阈值函数的降噪算法具有更高的信噪比和较低的均方根误差。     

一种改进的小波包阈值去噪法在压缩机振动信号分析中的应用

结合变频涡旋压缩机振动小,噪声低的特点,利用一种改进阈值的小波包函数进行去噪处理,克服了硬阈值去噪不连续的缺点,同时还克服了软阈值函数去噪中的估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷。通过Matlab仿真分析比较了这3种去噪效果。     

小波去噪在供水管网泄漏信号处理中的应用

当供水管网发生泄漏时,引发的管道振动信号沿管道向两端传播,通过压电式振动加速度传感器采集信号以及降噪处理,可实现漏点定位。对比传统的阈值去噪算法,文章综合了软阈值法和硬阈值法理论,提出一种新的改进阈值去噪算法;对仿真信号和实测泄漏信号进行降噪处理,与传统方法比较表明:改进后的阈值函数在信号的信噪比和均方根误差方面均有所提升。     

基于小波包改进阈值方法的电能质量信号消噪

为了改善暂态电能质量扰动信号的消噪效果,提出了一种小波包改进阈值的消噪方法。在分析了软阈值消噪方法和硬阈值消噪方法的基础上,对阈值量化函数进行了改进,并通过小波包变换对消噪效果进行了强化。改进后的新阈值消噪法能有效克服＂硬阈值法不连续、软阈值法有偏差＂的缺点。对暂态电能质量扰动信号消噪处理的仿真结果表明,该新方法在消噪的同时能够减少信息的损失,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,其消噪效果优于软阈值函数消噪法。     

基于改进小波算法的轴承信号降噪研究

针对传统阈值函数降噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,采用层层递进的改进方法对小波阈值和小波阈值函数做了去噪研究。小波阈值的改进是基于不同分解尺度小波阈值算法,改进阈值考虑了轴承故障信号在不同分解层上的去噪特性和噪声在各分解层上的分布情况。小波阈值函数改进是基于对数逼近阈值函数算法,改进阈值函数考虑了传统软阈值函数的不连续性和硬阈值函数的偏差性。从传统阈值函数、改进阈值函数和传统阈值、改进阈值选取上看,传统阈值函数结合改进阈值去噪效果最好,其次是传统阈值函数结合改进阈值,最后是传统阈值函数结合传统阈值。在小波去噪算法中,改进小波阈值法可获得较好的去噪效果。     

基于轴承仿真信号的小波阈值及阈值函数的优化

针对传统小波阈值法在轴承信号去噪效果不佳的难题,对阈值和阈值函数采用层层递进的方法进行降噪研究。阈值函数方面,在软阈值函数基础上提出了指数阈值函数,在指数阈值函数的基础上结合硬阈值函数,提出了带有收缩性指数的阈值函数。阈值方面,给出了估噪阈值,在估噪阈值的基础上,结合噪声的小波系数,随着分解层的增大而减小并引入调节量,给出了分层估噪阈值,表征去噪效果优劣指标为SNR&RMSE。通过选取估噪阈值、分层估噪阈值、软阈值函数、指数阈值函数和收缩指数阈值函数进行去噪试验,结果表明,收缩指数阈值函数和分层估噪阈值去噪效果较好。从阈值函数选取上看,收缩指数阈值函数去噪效果最好(32.3118&0.0141),其次是指数阈值函数(30.4301&0.0175),最后是软阈值函数(23.5500&0.0385);从阈值选取上看,分层估噪阈值去噪效果最好(33.9360&0.0117),其次是估噪阈值(32.3118&0.0141)。该方法去噪效果好,可从噪声中提取有用信息,可用于对大型轴承运转的有效诊断。     

一种改进的小波域去噪算法

在Donoho D L和Johnston IM提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果,还是在信噪比增益和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

基于小波阈值去噪法阈值函数的研究

基于小波变换的阈值去噪法是去除数学信号中白噪声的有效算法,其中阈值的选取与阈值的处理方式都是影响重构信号连续性与精度的关键。本文在传统软阈值和硬阈值法的基础上进行改良,构造了一种新的阈值函数,克服软硬阈值的缺点和偏差。从仿真结果可以看出,该改良的阈值函数法去噪效果优于传统阈值法。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法及仿真

针对小波阈值去噪算法中传统软、硬阈值函数以及现有的一些文献所设计阈值函数的不足,提出一个新的阈值函数,此函数具有更好的光滑性,其随着小波分解尺度的变化而发生变化,具有很好的适应性,函数中无不确定参数,提高了去噪稳定性。仿真结果显示,采用新阈值函数去噪后的信号信噪比和均方根误差均优于传统阈值函数及现有的两种改进阈值函数,去噪效果良好,具有广阔的应用前景。     

小波阈值降噪技术在齿轮箱振动信号处理中的应用研究

阐述一维信号的小波降噪原理及小波阈值降噪方法,用MATLAB软件对齿轮箱振动信号进行降噪处理。利用图像和计算数据说明不同小波函数和不同阈值规则的消噪效果,得出Stein无偏似然估计阈值(Rigrsure阈值)方法对强噪声复杂的齿轮箱振动信号降噪效果最佳。     

基于改进平移不变量小波阈值法的齿轮泵振动信号降噪

齿轮泵的振动信号中含有大量噪声,在对其进行应用之前必须降噪处理。传统的小波阈值降噪法在信号的奇异点附近会产生振荡现象,为此研究了一种新的小波阈值函数,把新的阈值函数和平移不变量相结合,提出了改进小波阈值法的平移不变量降噪方法。该方法克服了软、硬阈值的缺陷,同时抑制阈值法降噪时产生的伪吉布斯(Pseudo-Gibbs)现象。利用该方法对仿真信号和实测齿轮泵振动信号进行降噪处理,并与小波软、硬阈值法及新阈值法进行了对比。结果表明:该方法具有更好的降噪效果,可应用于齿轮泵振动信号降噪处理。     

基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法

为了更加有效地去除噪声对被测信号的干扰,分析了传统小波阈值估计方法的局限性,提出了一种基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法。该方法利用样本熵作为信息价值函数以确定最优小波包,且以样本熵为判据,对不同的分解层数设置不同的阈值,选取使得去噪后得到的噪声估计信号样本熵值最大的阈值作为最优阈值。对仿真信号进行分析证明了该方法的有效性,将该方法应用于滚动轴承振动信号去噪分析且与其他阈值方法相对比,结果表明该方法去噪后的信号较其他方法而言频谱中的干扰频率更少且滚动轴承的基频以及故障频率更为突出,去噪效果更好,是一种更为优越的去噪算法。     

一种新阈值函数的小波变换在心音去噪中的设计

为了解决传统小波阈值函数在心音去噪中存在噪声滤除不完全、去噪信号不连续、震荡,去噪的同时滤除了过多的细节信息等问题。提出了一种新阈值函数的Db6小波变换心音去噪方法。通过调整参数m来调整阈值函数,使得心音信号在小波变换细尺度上去除噪声并且尽可能的保留细节系数。然后用无偏估计优化选取方法选取阈值函数的最优阈值。仿真结果分析表明:该方法克服了传统阈值函数的缺陷,信号的信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)提高了20%和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)提高了32.5%。     

一种新的小波自适应阈值函数振动信号去噪算法

小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。