增强灰狼自适应阈值去噪法在变压器套管引线超声检测中的应用

超声检测作为一种新型的电力设备检测方式,回波信号极易受到噪声干扰,为了提高信号质量,提出了一种增强灰狼自适应阈值去噪法。首先,对信号进行多尺度小波分解,引入基于梯度下降自适应阈值法,用于估计不同小波分解层的阈值大小。然后改进传统灰狼算法的变异策略与收敛因子,优化自适应阈值函数梯度值,确定最优阈值并完成信号去噪。对仿真及实测超声回波信号的去噪结果表明,经本算法去噪后,超声回波信号的起振位置等有效信息得以保留,信号信噪比更高,均方误差更小,运行时间更短。本算法应用到变压器套管引线超声检测中,可提高超声检测的准确性,获取了变压器套管引线的状态,具有一定的应用价值。     

基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理,针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点,提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理,并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析,扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明,多小波阈值去噪与单小波阈值相比,在超声探伤信号中起到更好的去噪效果,改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比,能够更有效地提取缺陷信息。     

小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用

针对调频连续波（FMCW）雷达回波信号中存在噪声的问题,采用小波阈值法进行去噪。详细讨论了小波阈值去噪过程中各参数的选取原则,构造了一种优于典型阈值函数（如：软、硬阈值函数,软硬阈值改良折衷法和半软阈值函数）的新阈值函数。利用典型阈值函数和构造的阈值函数,对实际雷达回波信号进行处理,证明了构造的阈值函数去噪效果更佳。     

超声信号的小波增强与改进去噪研究

预处理技术广泛应用于图像处理领域,文中将预处理技术应用到超声回波信号处理中。传统的阈值函数存在着明显的缺点：硬阈值函数在函数域内存在不连续的问题,软阈值函数去噪后存在恒定偏差。文中提出的改进阈值函数能够弥补硬阈值函数和软阈值函数方法的不足;提出的自适应阈值减小了由小波系数阈值不准确引起的误差。仿真结果表明,经过预处理的信号相比原始信号,信号特征有明显提高;使用改进阈值函数和自适应阈值较传统方法能明显提高去噪的效果,体现在信噪比的提高以及均方误差的减少等方面。     

平移不变小波去噪法在胎儿心率提取中的应用

用传统的小波阈值法对超声多普勒胎儿心脏回波信号进行去噪处理时会产生Psuedo Gibbs现象,影响了去噪效果和胎儿心率值的提取。为了解决这个问题,在此基础上提出了平移不变小波法去噪。实验结果表明,该方法有效的抑制了Psuedo Gibbs现象,剔除了信号中的噪声,识别出被噪声淹没的有用信号,有利于心率值的提取。     

基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪

研究电力信号在传输过程中受到噪声污染问题。由于电网负荷较大,系统的运行随机性强,系统非线性引起电力信号噪声严重。针对小波阈值去噪算法存在较大的缺陷,传统改进算法全局阈值去噪的局限性,提出了一种适合电力信号去噪的分频带(分层)最优阈值函数去噪方法。新方法根据电力信号与噪声各频带能量分布特性得到各频带最优阈值,并对含噪电力信号逐层分频带最优阈值函数去噪处理,明显地降低了波形畸变率。仿真与实验结果表明,分频带最优阈值函数去噪方法明显提高了电力信号的去噪效果,提高了电力信号的检测精确度。     

基于LabVIEW的超声信号小波阈值去噪方法

图形化编程软件LabVIEW具有强大的信号采集功能,但对于需要进行大量数据运算处理的复杂应用就显得力不从心。数学工具软件MATLAB强大的计算功能及较高的编程效率可以弥补LabVIEW开发的不足。文中结合两者软件的优点,采用混合编程的方法进行实际工程的去噪处理,同时针对超声缺陷回波信号信噪比低、易于被噪声淹没的特点,选取小波阈值去噪的方法,通过调用LabVIEW里的MATLAB Script节点对信号进行仿真实验,仿真结果表明采用stein的无偏风险阈值去噪的方法消噪效果最为明显,得到较高的信噪比。     

小波阈值去噪的一种改进方案

信号在采集、转换和传输过程中经常会受到设备、环境等因素的影响,致使现实信号成为含噪信号,对得到的信号进行去噪是信号处理中的一个很重要的环节。在近二十年中小波去噪方法应用比较广泛并取得了较好的效果,越来越多的学者用小波阈值进行信号去噪。首先讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后本着提高去噪质量的目的,提出了一种改进方案。该方法在阈值函数中加入因子,可以自适应地减小阈值函数中的恒定偏差。与传统阈值去噪方法相比,有以下两点优势:①去噪效果比传统阈值去噪方法好。②具有一定的自适应性。此外,还用Matlab仿真实验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

基于平稳小波变换心音信号阈值去噪的对比分析磁

为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。     

基于小波阈值去噪的心电信号分析

研究心电信号优化问题,为去除心电信号采集过程中存在的噪声信号,抑制各种噪声干扰,提出了小波阈值去噪的心电信号去噪.以小波阈值降噪为基础,首先利用sym8小波对心电信号进行8尺度分解,再用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪.针对软阈值去噪法产生的伪吉布斯现象,采用一种新阈值函数对心电信号进行处理.通过对MIT心电数据库中...