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基于EMD的激光雷达信号去噪方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对激光雷达回波信号较弱易于被各种噪声污染的特点,本文提出利用经验模态来模态分解(EMD)这一非线性、非平稳信号处理方法,对Mie散射激光雷达信号进行多尺度分解.该方法是利用信号内部时间尺度的变化做能量与频率的解析,采用这种方法能够将噪声污染的激光雷达信号分解成若干个线性、稳态的本征函数(IMF),通过对本征函数的重构,去除包含高频噪声的IMFs,从而达到去噪目的.实验结果表明,这种方法的去噪能力强,并且具有自适应的特点,从而说明了这种方法在信号去噪中的优势. 相似文献
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基于EMD的时间尺度去噪方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用Hilbert-Huang变换中的经验模态分解(EMD)与希尔伯特变换(Hilbert)来进行信号瞬时参数的提取。构造了时间尺度滤波器,结合经验模态分解(EMD)获得有限数目的分段固有模态函数(IMF)的多特征尺度参数的特征进行非平稳信号的滤波,仿真实验验证了该法的可行性。 相似文献
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基于小波去噪和EMD的信号瞬时参数提取 总被引:14,自引:1,他引:13
为了消除随机噪声对经验模式分解(EMD)质量的影响,提出利用小波去噪作为EMD的预处理,并结合希耳伯特变换提取信号瞬时参数的方法。研究了经验模式分解与希耳伯特变换相结合的提取信号瞬时参数的EMD/HS法,并针对随机噪声的影响,提出了基于阈值的正交小波变换去噪法。理论分析及仿真结果表明,该法克服了直接运用EMD分解中由于大量噪声带来的不必要的干扰,减少了EMD的分解层数以及累积边界效应对信号分析的影响,提高了瞬时参数提取的时效性和准确性。 相似文献
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基于小波阈值去噪与EMD分解方法提取润扬大桥振动信息 总被引:1,自引:0,他引:1
《振动与冲击》2019,(12)
在以润扬大桥为例的特大型桥梁动态振动监测中,数据量大且复杂,为了更好地滤除噪声获取真实振动信息,提出了一种小波去噪与EMD分解融合的方法。即先用小波方法对信号进行分解,再用改进的阈值函数进行滤波,目的主要是滤除白噪声;然后再对小波阈值去噪后的信号进行EMD分解,对分解后的信号进一步频谱滤波,最后进行信号重构。实例分析表明,该方法能够更有效地滤除噪声而提取大桥振动信息,是一种高效的去噪方法。 相似文献
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基于小波包的振动信号去噪应用与研究 总被引:6,自引:1,他引:6
小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。 相似文献
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针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。 相似文献
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由于矿山环境的复杂性、监测传感器的误差和磁场的干扰,实测爆破振动信号不可避免地包含大量高频噪声。为有效去除噪声成分,引入相关均方根误差获得了具有自适应能力的CEEMD算法,对矿山爆破振动信号进行精细化分解,得到频率由大到小排列的固有模态函数(IMF),对各IMF进行MPE随机性检测,将MPE值大于0.6的IMF成分去除,以达到去噪目的。将自适应CEEMD-MPE算法应用于矿山爆破振动信号去噪处理,研究结果表明:该算法具有较好的保真度和去噪效果,有效地去除了信号所含高频噪声成分,同时对真实振动信息影响较小。对比分析表明自适应CEEMD-MPE算法优于EMD-MPE和EEMD-MPE算法,验证了该算法的有效性。 相似文献
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为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。 相似文献
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基于小波变换的声信号去噪处理方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对阿帕奇直升机与坦克的声信号加上白噪声进行FIR线性滤波和小波变换滤波预处理,再应用一个非线性软门限函数在小波域内将噪声抑制,最后通过小波逆变换得到重构的声信号。结果表明。小波变化预处理方法较传统滤波方法具有更好的去噪效果。 相似文献
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超声信号在空气中传播效率低、气固界面耦合时透射率差,且易受到接收电路固有噪声和材料晶粒散射噪声的影响,导致接收的信号信噪比低。针对这一问题,结合小波分析“信号显微镜”的优点和变分模态分解(VMD)在窄带谐波信号提取方面的优势,提出一种基于小波分析联合VMD的超声信号去噪方法,并且对小波的阈值做改进,以减少信号的损失。利用改进阈值的小波分析对信号预处理,实现信号和噪声的初步分离,然后用VMD分解信号,提取所需频带的分量,对小波处理的结果进行优化,达到最终去噪的目的。实验数据表明,处理后的超声信号与原始信号相比,SNR平均提高1.84 dB,MSE减小34%,改进阈值后时域峰值损失减少7%,信号能量损失减少13%。该方法去噪彻底,有用信号保留完整,为超声信号的去噪提供新思路。 相似文献
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针对地铁低速行驶时的轨道振动信号,分析小波去噪参数的选取对去噪效果的影响。以北京某地铁站附近的隧道断面的轨道铅垂向振动加速度信号为例,对轨道振动信号进行小波分解、阈值去噪和重构。以信噪比作为去噪质量评价指标,采用Kruskal-Wallis非参数检验方法分析小波系、小波阶数、小波分解层数和阈值的选取对去噪效果的影响。基于信噪比最大化原则,确定地铁低速行驶时轨道振动信号的最优小波去噪参数。结果表明:显著性水平0.05下,小波系、小波阶数的选取对地铁轨道振动信号小波去噪效果没有显著影响,不同的小波分解层数、阈值对地铁轨道振动信号小波去噪效果的影响不全相同;以SymletsA小波系的4阶小波为去噪小波基,经过3层小波分解,基于无偏似然估计阈值和软阈值函数进行小波去噪后的信号获得最大的信噪比,去噪后的振动信号保留了原始信号的峰值特征,同时信号曲线的光滑性有了显著改善。 相似文献
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《噪声与振动控制》2019,(1)
针对地铁低速行驶时的轨道振动信号,分析小波去噪参数的选取对去噪效果的影响。以北京某地铁站附近的隧道断面的轨道铅垂向振动加速度信号为例,对轨道振动信号进行小波分解、阈值去噪和重构。以信噪比作为去噪质量评价指标,采用Kruskal-Wallis非参数检验方法分析小波系、小波阶数、小波分解层数和阈值的选取对去噪效果的影响。基于信噪比最大化原则,确定地铁低速行驶时轨道振动信号的最优小波去噪参数。结果表明:显著性水平0.05下,小波系、小波阶数的选取对地铁轨道振动信号小波去噪效果没有显著影响,不同的小波分解层数、阈值对地铁轨道振动信号小波去噪效果的影响不全相同;以Symlets A小波系的4阶小波为去噪小波基,经过3层小波分解,基于无偏似然估计阈值和软阈值函数进行小波去噪后的信号获得最大的信噪比,去噪后的振动信号保留了原始信号的峰值特征,同时信号曲线的光滑性有了显著改善。 相似文献
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《纳米技术与精密工程》2016,(2)
在旋转叶片叶尖定时测振系统中,叶片多处于大噪声工作环境,为了保障振动位移的高精度测量,需有效解决叶片振动信号的去噪问题.提出采用具有时频局部分析特性的小波变换方法对振动信号进行去噪,建立了叶尖定时测振系统的仿真模型.针对仿真信号的特征,对小波变换的小波基、阈值估计及小波分解尺度进行了参数优化,实现了宽频白噪声的有效滤除.并与传统的滤波和Savitzky-Golay(SG)平滑算法进行对比,结果表明小波变换去噪方法在去噪效果和减小振动位移测量误差上均具有明显优势,有较好的实际工程应用价值. 相似文献