一种新的摆度信号去噪方法及其应用

受现场环境和设备的干扰,水轮机组摆度信号中存在较强的脉冲噪声和高斯白噪声,导致真实有效信号被淹没,这为信号提取带来很大的困难。针对这一问题,提出一种将中值滤波、小波阈值去噪以及Savitzky-Golay平滑滤波相结合的摆度信号去噪方法。首先,对待分析信号用中值滤波器进行去除脉冲噪声的预处理;其次,通过Savitzky-Golay平滑滤波和阈值去噪分别去除小波分解后的近似系数和细节系数中的白噪声分量。仿真结果表明,该方法能有效提高信噪比、局部相关指数以及平滑度,降低均方误差。实验结果表明,该方法既能去除水轮机组摆度信号中的噪声,又能有效保留真实信号中的细节特征。     

一种改进的转子振动信号消噪方法研究

为提高转子振动信号消噪方法的性能,通过分析噪声成分和对应消噪方法的特点,提出了一种基于改进中值滤波与小波包消噪技术相结合的信号降噪新方法.该方法首先根据信号采样频率计算中值滤波器的窗口宽度,从而可以有效滤除含噪信号中的脉冲噪声和部分白噪声;然后再用阈值及其处理函数都经过改进的自适应小波包消噪方法去除残留在信号中的白噪声,最终得到信噪比提高的振动信号.通过仿真信号和转子实验振动信号的降噪处理,对新方法的性能进行了验证.降噪结果表明,该方法在有效消除混合复杂噪声对振动信号干扰的同时,保留了故障信号的细节特征,比一般的小波域中值滤波降噪方法更为有效.     

改进EMD阈值小波滤波方法

下肢自主康复训练机器人中交流伺服电机电流信号噪声严重影响电机力矩辨识精度。为解决非线性非平稳信号的滤波去噪问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进阈值小波滤波算法。首先对EMD最佳去噪层数和阈值小波的阈值处理函数进行分析和改进,然后将两种改进方法相结合,最后对Matlab中的Heavy sine信号添加高斯噪声,分别利用改进方法和软、硬阈值等滤波方法进行去噪实验。仿真实验结果表明,改进算法能有效去除非线性非平稳信号中噪声信号。与EMD和阈值小波等其他滤波方法相比,本文滤波算法去噪后信噪比更大,均方根误差更小,滤波效果更好。     

基于Grubbs准则的小波自适应阈值去噪算法

小波阈值去噪法是去除信号中白噪声的有效算法.根据白噪声和信号小波系数的特点,提出一种分解层数自适应确定法和一种基于Grubbs准则的各层阈值选取法,并结合软、硬阈值法的特点,改进了小波系数阈值估计的模型.     

基于Nomannowsky准则的小波自适应阈值消噪

小波阈值消噪法是去除信号中白噪声的有效算法.根据白噪声和信号小波系数的特点,文中提出一种分解层数自适应确定法和一种基于Nomannowsky准则的各层阈值选取法,并结合软、硬阈值法的特点,改进了小波系数阈值估计的模型.     

小波与中值滤波相结合的汽车管路连接件表面缺陷图像去噪

由于汽车管路连接件表面缺陷图像中的高频噪声和椒盐斑状噪声直接影响缺陷特征提取的精度,提出一种小波与中值滤波相结合的去噪新方法。该方法首先对原始图像进行小波变换分解,分离出高频信号与高频噪声,并将噪声滤除,然后由灰度值变化曲线统计得到缺陷灰度分界阈值,结合中值滤波算法自适应地滤除椒盐斑状噪声以保护缺陷特征边缘,对去噪后的图像进行线性增强,使缺陷边缘轮廓更加清晰,最后采用Sobel边缘算子算法分别对中值滤波、小波滤波、高斯滤波及新方法去噪后的图像进行缺陷特征提取以对比分析去噪效果。实验结果表明,新方法的峰值信噪比(PSNR)分别比中值滤波、小波滤波及高斯滤波提高了10.70%、8.99%和8.87%;结构相似度(SSIM)分别提高了21.82%、23.34%和11.54%,说明新方法具有良好的去噪效果,并在一定程度上提高了缺陷细节形状特征提取的准确性,适用于汽车管路连接件表面缺陷的检测与分类识别。     

改进小波阈值-形态学融合算法在振动信号误差抑制中的应用

针对机械装备振动信号采集中含有脉冲噪声及高斯噪声等多种复杂污染源的信号误差抑制去噪,设计了小波阈值和形态学融合算法.首先,在高斯平滑思想上引入改进的小波阈值函数,能够调节阈值函数向小波分解系数真值的收敛趋势达到有效去除高斯噪声及避免稳态偏差的目的,对比几种常用的函数算法,提出的阈值函数取得了在信噪比提升及均方根误差抑制...     

基于小波变换的低场脉冲核磁共振系统高斯白噪声估计

介绍了以小波分析理论为基础，结合小波阈值去噪算法找到一种有效的噪声分离方法。采用该方法从实际低场脉冲核磁共振系统噪声信号中分离出高斯白噪声并对其进行了参数估计。该方法还可以用于其它信号处理领域高斯白噪声的估计。     

基于双正交小波包分解的自适应阈值语音增强

传统的小波去噪算法是一种有效的去除白噪声的算法.为了能够去除多种有色噪声,本文提出了基于双正交小波包分解的自适应阈值语音增强方法.该方法能够自适应地跟踪噪声的水平,以此来更新所选阈值.同时采用动态阈值方法去除噪声,从而能有效地去除或降低多种有色噪声.实验结果表明.该方法由于能够在处理过程中保证相位不失真,从而性能优于基于正交小波分解的去噪方法.     

基于小波变换和自适应中值滤波的图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。该文尝试把小波变换与自适应中值滤波这两种去噪方法相结合,对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行了去噪研究。实验结果表明,此方法在去除噪声的同时也较好地保留了原始图像的边缘信息,效果不仅优于单一的小波变换或普通中值滤波的方法,更优于将小波变换与普通中值滤波相结合的方法。     

基于小波分解的信号去噪方法

本文对热电偶动态校准中红外探测器输出信号的去噪方法进行了研究。首先分析了经典滤波器方法的不足,介绍了小波分析方法在动态测试信号降噪中的应用。接着讨论了小波分析的理论基础以及小波基的选择、分解级数和阈值的确定。最后在Matlab平台下对红外探测器信号进行了去噪实验。实验结果表明,该方法有效去除了固定频率噪声和高频噪声,去噪后信号与原始信号中有用信号成分是同步的,这对于热电偶的建模分析具有重要意义。     

基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法

乘性噪声往往由不理想的(时变的或非线性的)信道引起,它与信号是相乘的关系,因此难以消除。在乘性噪声消除应用背景下,引入同态变换去除噪声与信号的相倚性,将乘性噪声转化为加性噪声,并应用经验模态分解技术进一步研究受均匀分布白噪声污染的谐波信号及其同态变型的能量分布特性,据此建立起适用于乘性噪声去除的本征模函数幅值滤波新阈值准则。从而,形成基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法。结果表明,采用柔性阈值的改进算法对乘性噪声的去除效果最佳。而且,基于二阶多项式回归分析所构建的本征模函数幅值滤波阈值准则已经可以获得较高的源信号重建精度,过高的多项式阶次会导致本征模函数幅值滤波阈值与其实际噪声能量水平的失配,从而显著地降低算法的去噪性能。     

奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

基于正态反高斯模型的自适应小波消噪方法

提出一种基于正态反高斯分布模型局部逼近小波系数的降噪算法。该算法以db5小波作为振动信号的分解小波,对噪声信号进行分解。对于分解过程中包含大量噪声的小波系数,利用具有良好细节逼近性能的正态反高斯分布构造先验模型,在先验模型的基础上,运用贝叶斯最大后验概率估计从含噪的小波系数中估计出真实的小波系数。在后验估计的过程中,对于估计模型中的关键系数采用粒子群算法进行优化选取。利用估计的小波系数来重构信号,得到降噪后的信号。通过仿真实验和实际轴承的故障信号对该方法进行了验证,结果表明,该方法具有较好的降噪效果,可以有效的消除信号的噪声。     

光针轮廓扫描技术测量内螺纹曲面

分析了激光光针扫描在测量内螺纹曲面时的特性及影响精度的因素。根据光斑在被测面的噪声分布特点,采用中值滤波与小波阈值去噪相结合的综合滤波算法对光斑图像进行了去噪处理,其中中值滤波可以有效地消除光斑图像中的脉冲噪声,而基于小波变换的阈值去噪算法可以消除图像中的高斯噪声。通过综合滤波算法对光斑图像进行处理,可以有效消除激光光斑噪声,消除图像噪声对测量精度的影响,同时保持了光斑图像的细部特征。根据激光光斑图像在倾斜被测物体表面光强分布特点,设计了近似圆拟合算法来确定光斑中心,该算法相对传统算法具有计算量小、计算效率高,适合在线检测的特点,可以克服测量面倾斜对激光光斑中心的影响。利用采用上述方法的坐标机激光光针扫描系统,对标准内螺纹量规进行测量,对比应用前后的测量结果,螺距精度提高了0.48 mm,中径测量精度提高了0.44 mm,牙型角精度提高0.57°。     

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。     

弧焊过程电信号的小波包分析

CO2弧焊过程电信号的实际测试过程中,消除噪声干扰是一个重要的环节,小波包滤波方法可以有效地将信号和噪声区别开来。在Windows环境下,采用Visual C++6.0编程实现了小波包软阈值算法。测试结果表明:基于软阈值的小波包滤波是一种更有效的降噪方法,它可以改善信号特征信息的提取。     

Adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain for scanning electron microscope images

Image processing is introduced to remove or reduce the noise and unwanted signal that deteriorate the quality of an image. Here, a single level two‐dimensional wavelet transform is applied to the image in order to obtain the wavelet transform sub‐band signal of an image. An estimation technique to predict the noise variance in an image is proposed, which is then fed into a Wiener filter to filter away the noise from the sub‐band of the image. The proposed filter is called adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in the wavelet domain. The performance of this filter is compared with four existing filters: median filter, Gaussian smoothing filter, two level wavelet transform with Wiener filter and adaptive noise Wiener filter. Based on the results, the adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain has better performance than the other four methods.