基于小波变换的声信号去噪处理方法

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。     

小波变换在冲击信号去噪应用

由于冲击信号测试环境的复杂性,噪声干扰的存在对信号分析的结论有一定影响.本文基于小波变换下设计了一种实用的针对冲击信号小波去噪方法.     

基于第二代小波变换的旋转机械振动信号去噪

旋转机械故障振动信号存在不同形式的波形特征,传统小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,而造成原始信号的部分有用的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,提出一种基于第二代小波变换的振动信号预处理方法,即针对分析信号的局部特征,以预测方差最小为目标,对每个样本选择最佳的预测算子,使小波基函数始终能够匹配信号的局部特征。仿真试验表明,该方法克服了传统小波去噪中降噪信号丢失了部分细节信息的缺点,不仅可有效去除振动信号的噪声,而且能够为保留信号的局部信息。     

振动台试验测试信号去噪的小波变换方法

本文利用小波变换下有效信号和随机噪声在多尺度空间中模极大值不同的传播特性，对地震模拟振努台试验测试信号进行去噪处理，取得良好效果。     

二代小波包变换在爆破振动信号去噪分析中的应用

在提升算法及小波包变换原理基础上,构造了基于插值细分的小波SGW(6,6);介绍了基于最优提升小波包基分解的阈值去噪算法,将实测爆破振动信号通过二代小波包分解,对小波包系数进行阈值量化,再对阈值处理后的系数进行重构,成功地实现了爆破振动测试信号中的噪声去除。为将二代小波包变换引入到爆破振动效应分析研究领域奠定了基础。     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

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。     

基于小波变换的MR图像的去噪处理

根据小波变换多尺度下图像信号与噪声不同性质的理论,提出了一种新的MR图像去噪处理 算法,这种算法直接比较相邻小波域的系数,根据比较结果设立滤波器去除噪声。计算机模拟结果表明:这种算法的速度快,能去除渗噪图91%的噪声,图像的信噪比从3.1861提高到了13.4784。     

基于小波变换的荧光检测信号的去噪研究

用荧光分析法对物质进行定量分析时,荧光信号的去噪影响测量灵敏度.本文基于小波变换的多分辨率分析,研究了应用小波变换进行荧光信号滤波的方法,通过正交小波对荧光信号的分解,把频率成分复杂的荧光信号分解到互不重叠的频带,根据需要删除某些频带的荧光信号,然后用小波重构算法对荧光信号进行重构,实现对荧光信号的提取.并且通过对二氧化硫荧光暗电流信号提取实验,验证了小波变换的优越性.     

基于小波变换的整车驾驶性评价信号去噪

整车驾驶性评价试验采集的加速度信号中混有噪声,严重影响了数据的准确性。针对整车驾驶性评价试验中采集的加速度数据存在的噪声对驾驶性评价指标值的准确性产生影响的问题,提出一种适合于整车驾驶性评价试验数据的小波去噪方法:根据整车加速度数据特征,初步选择备选的小波基函数,通过评价信噪比和均方根误差确定最优的小波基函数和阈值选取规则组合,在此基础上对含噪信号进行多个尺度的分解,通过评价由平滑度和均方根误差构造的复合指标确定最优小波分解层数,从而实现对噪声信号的滤除。对一换挡工况的加速度试验数据采用上述方法的去噪并进行分析,分析结果表明,该小波去噪方法不仅较好地保留了换挡工况中用于评价驾驶性的振动与冲击指标特征,并且能够有效地提取信号的有用频率成分,保证了驾驶性评价指标值的准确性。     

基于多重小波变换的力微分信号去噪研究

将多重小波变换应用到机器人力控制系统的力微分信号获取中,采用浮动阈值法消除力微分信号中混人的噪声,并将其与传统的低通滤波方法进行比较.结果表明,多重小波变换在用于力微分信号的去噪上比传统的方法具有更好的效果.此研究对提高机器人力控制系统的稳定度和品质具有重要价值.     

基于小波包的振动信号去噪应用与研究

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。     

改进EMD-小波分析的转子振动信号去噪方法

针对低信噪比转子振动信号的去噪问题,提出了EMD和小波分析相结合的去噪方法。首先对含噪信号进行EMD处理,利用连续均方误差准则对IMF分量进行高低频区分。然后设定不同的阈值,利用小波分析对高低频IMF分量进行有用信号的提取,将提取的信号和低频IMF分量叠加重构,实现降噪。为了验证所提方法的有效性,进行了数字仿真和转子振动信号降噪分析,结果表明,所提方法整体上优于EMD和小波阈值去噪方法。     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

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。     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

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。     

基于小波包变换和自适应滤波的超声信号去噪

为解决传统小波去噪方法因阈值设置问题或不能保留信号高频部分致使去噪效果不明显的问题,提出一种基于小波变换的自适应去噪方法,即先将信号进行小波包分解,然后对各分量信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。实验表明:该方法有良好的超声信号去噪效果,为缺陷的分类和定量测量打下基础。     

基于小波变换的阈值去噪方法

本文系统介绍了基于小波变换的的阈值去噪算法，给出了硬阈值函数，软阈值函数，线性半硬阈值函数法和Garrote阈值函数四种阈值去噪方法相应的程序，最后对比各种算法的结果，并阐述了去噪后的影响。     

旋转机械故障信号的去噪源分析

旋转机械振动信号是其故障特征识别与诊断的重要信息来源,将应用统计特征来分解混合信号的去噪源分离(DSS)引入到旋转机械故障诊断中。研究DSS基本理论及其正切去噪函数,并进行模拟信号分离,其分离后的性能指标及与源信号相似系数均优于盲源分离;并将DSS应用于某燃气轮机的实测故障信号分析,诊断出转子发生不平衡及异频伪共振现象,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,为机械设备的状态监测和故障诊断提供新的思路和方法。     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

局部投影和离散小波变换在心音信号去噪中的应用

针对心音信号非线性的特点,提出噪声水平自适应估计的局部投影与离散小波阈值相结合的去噪方法,该算法既能得到精确的重构信号又能保留微弱信号的有效特征。Lorenz序列数值仿真结果表明,该方法可以有效地抑制噪声,其信噪比和均方误差均优于局部投影去噪和离散小波阈值去噪;对比不同算法去噪前后信号的最大Lyapunov指数,得出该方法能很好地保留原始信号的非线性特征。对实测心音信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

最优小波包基算法在爆破振动信号去噪中的应用

为比较基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法的优越性,采用延期时间分别为22 ms、45 ms和75 ms高精度雷管进行台阶爆破试验,对监测的振动信号分别用基于小波变换去噪算法和基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法进行对比并计算2者方法的峰值信噪比.结果表明:基于Shannon熵准则的最优小波...