基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理,该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数,多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明。本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。     

基于EMD-DFA-NLM的电涡流传感器信号去噪方法

针对电涡流位移传感器输出信号中的非稳态噪声,提出一种基于经验模态分解(EMD) －去趋势分析(DFA)－非局部均值(NLM)原理的去噪方法。该方法解决了EMD去噪方法信号、噪声模态不易确定的问题,并且可在滤除高频背景噪声的同时保留信号细节。首先通过EMD将信号分解得到若干本征模态(IMF)分量,然后使用DFA区分噪声主导IMF分量和信号,主导的IMF分量,对噪声主导分量进行NLM去噪处理,最后与信号主导分量一起重构信号,分别对仿真信号和电涡流传感器输出信号进行去噪处理。结果表明,相较EMD去噪法和EMD－小波阈值去噪法,所提方法去噪性能更优SNR(MSE)值提升(减小)明显,去噪后信号的毛刺与高频震荡大大减少。     

基于VMD和小波分析的电能扰动信号去噪算法

为了提高检测电能扰动信号特征的精度,抑制混杂噪声的干扰,提出将变分模态分解(VMD)结合小波阈值的去噪算法.首先利用Hilbert变换对扰动信号进行频谱分析,通过计算平均瞬时频率值,确定分解的模态个数;然后将含噪信号进行VMD分解,筛选部分模态分量重构信号;最后通过小波阈值法去除重构信号的残余噪声.与现有算法去噪效果对...     

基于光纤传感检测的局部放电信号去噪方法

针对局部放电超声信号检测过程中存在噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解和改进小波去噪的噪声抑制方法。首先对局部放电信号进行变分模态分解,得到若干频带分布不同的本征模态分量,结合模态的峭度剔除窄带干扰主导的分量;然后利用改进的小波去噪法,将其余有效模态分量中残留的白噪声进一步滤除;最后将剩余分量进行信号重构实现噪声抑制。对仿真局部放电信号去噪的结果表明,所提方法可提升信噪比约12.1 dB,且能够更加完整地保留原始信号波形。此外,在实验室环境下搭建了10 kV电压等级的局部放电模拟系统,采用Sagnac光纤传感检测局部放电超声信号。实验结果表明,所提方法具有良好的去噪性能,对实测信号的噪声抑制比达到了7.504。     

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CEEMDAN和小波熵的心音信号去噪算法研究

针对传统心音去噪算法可能丢失部分重要心音信息问题，提出了一种自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和小波熵结合的心音信号去噪算法。算法通过CEEMDAN将心音信号自适应分解成多个本征模态函数(IMFs),基于各阶本征模态的能量分析判别信噪分界点，对含噪IMF分量采用小波熵自适应阈值去噪后，与信号IMF分量重构，得到去噪后的心音信号。仿真结果显示，在不同信噪比条件下，上述算法均能明显提高心音信号的信噪比，降低均方根误差，优于其它传统去噪算法，具有良好地抑制噪声能力。     

一种2D-VMD与NLM结合的芯片图像去噪算法研究

为了提高智能电表芯片图像的字符识别精度,需要消除芯片图像中的噪声,以减小干扰;文章提出了一种基于二维变分模态分解算法(2D-VMD)与非局部均值(NLM)滤波的芯片图像去噪算法;首先利用2D-VMD将含有噪声信号的芯片图像分解为K个模态分量;然后根据提出的结构相似(SSIM)阈值设置方法确定噪声分量并将其去除,使用剩余的有效分量重构图像;最后通过非局部均值滤波算法对重构后的图像进行处理,进一步滤除残余噪声,达到二次去噪的效果;实验结果表明,相比传统的图像去噪算法,提出的算法能在较好保留原始芯片图像的字符信息的基础上,去除不相关的噪声干扰,使去噪后的芯片图像的均方误差值变小,峰值信噪比增大,提高芯片图像质量.     

基于VMD和CWT的MEMS陀螺仪输出降噪研究

针对MEMS陀螺仪信号噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和连续小波变换(CWT)相结合的去噪方法.方法 首先利用VMD算法将MEMS陀螺仪信号分解成若干不同频率的本征模态分量 (IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,经过信号重构之后,再用CWT算法进行二次去噪处理,分离出有效的低频信号.将上述方法应用到实际工程中,并与传统的VMD去噪和传统的CWT去噪方法作对比,实验结果表明VMD和CWT联合降噪方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,对改善MEMS陀螺仪零偏稳定性有着较好的作用,为工程中解决MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路.     

基于SSA-VMD和熵的特征值提取方法

针对滚动轴承早期故障微弱难以识别、无法有效提取故障信息特征的问题,提出一种基于SSA优化的结合了变分模态分解与熵的特征值提取方法。方法利用麻雀搜寻算法对变分模态分解算法中的参数进行寻优,将包络熵选取为目标函数;根据峭度筛选后续需要的IMF分量,计算筛选后的IMF分量的样本熵与排列熵共同组成特征向量;采用WOA-SVM进行诊断识别,以验证该方法的有效性。经实验分析与对比,本方法能够有效提取信号的特征值,显著提高了分类识别的准确率。     

改进EEMD算法在心电信号去噪中的应用

集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法在去除心电信号噪声时,噪声本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量难以选择且将噪声分量直接去掉会导致信号失真。针对上述问题,提出了一种基于EEMD的自适应阈值算法。首先对含噪心电图（Electrocardiogram,ECG）数据进行EEMD分解,得到IMF,根据马氏距离进行信号IMF分量和噪声IMF分量的判定,然后通过果蝇优化算法确定噪声IMF的阈值,将经过阈值去噪的新的分量和剩余分量重构得到去噪后的ECG。最后,使用MIT-BIH数据库中的心电数据进行实验,实验结果表明,该方法在去噪同时能够较好地保留信号细节。