改进的阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用

根据毫米波目标辐射信号小波变换的特征,使用非负小波系数作信号的小波系数,对于确定的阈 值,令小于阈值的小波系数为零,大于阈值的小波系数减去常数a ,利用信号的方差函数推导了a 的取值方 法,实验表明该方法有良好的去除毫米波目标辐射信号噪声的能力     

改进的局部均值分解法在爆破振动去噪中的应用

为了解决爆破振动信号的处理精度极易受到噪声信号的干扰的问题,在局部均值分解法(LMD)和总体平均局部均值分解法(ELMD)的基础上,提出了利用自适应互补集合局部均值分解方法(CELMDAN)分解原始信号,然后采用小波阈值法对获得的乘积函数(PF)分量进行去噪,提高了爆破振动信号去噪的精度。结果表明CELMDAN-WT方法有效地识别破振动信号中的噪声信号,实现了信号与噪声的分离,具有良好的自适应性,在爆破信号去噪中有良好的效果。     

改进的局部均值分解法在爆破振动去噪中的应用

为了解决爆破振动信号的处理精度极易受到噪声信号的干扰的问题,在局部均值分解法(LMD)和总体平均局部均值分解法(ELMD)的基础上,提出了利用自适应互补集合局部均值分解方法(CELMDAN)分解原始信号,然后采用小波阈值法对获得的乘积函数(PF)分量进行去噪,提高了爆破振动信号去噪的精度.结果表明CELMDAN-WT方...     

EMD-ICA与SVM在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承非线性的早期故障信号,应用独立分量(ICA)将滚动轴承产生的故障信号从多通道混合信号中分离出来,然后采用EMD (Empirical Mode Decomposition)进行再次降噪并建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差方差作为故障特征向量,并以此作为支持向量机(SVM)分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法是有效的。     

小波阈值去噪法在超声信号处理中的应用研究

研究了小波阈值去噪方法在超声信号处理中的应用.在对用超声方法测得的信号进行去噪处理的过程中,探索了不同的小波基和阈值选取准则对阈值去噪结果的影响.通过对去噪信号的图形以及统计特性的分析和比较,选用Sym小波系中的Sym8小波和“Minimaxi”阈值选取准则对测得的信号进行去噪处理.实验结果表明：小波阈值去噪方法在超声检测去噪中能够取得较好的效果.     

EEMD在爆破振动信号去噪中的应用

针对小波类去噪方法存在基函数的选择,同时未摆脱Fourier变换为基础带来的缺陷、EMD去噪存在模式混叠的问题,将EEMD去噪引入到爆破振动信号处理领域.首先利用仿真试验验证了EEMD克服了EMD的固有缺陷,然后分别利用小波、EMD、EEMD对数值微分所获取的加速度时程曲线进行低通去噪处理,对比结果表明:EEMD不仅具...     

LMS方法的改进及联合EEMD在振动信号去噪中的应用

针对机械振动信号特征提取中的去噪问题,本文联合集合经验模式分解(EEMD)和最小均方算法(LMS)发展了一种自适应去噪方法。首先研究了LMS的固定步长固定阶数、变步长(VS)和变阶数(VT)的算法性能,提出在迭代过程中以比较阶数和步长变化时的最小均方误差期望为收敛方向,发展了一种联合变步长变阶数最小均方算法(VSVT-LMS)的去噪方法;通过对原信号的EEMD分解,使各模式分量窄带化,进而通过VSVT-LMS对每个IMF分量进行去噪,有效避免LMS算法对宽频信号的不稳定性,同时也避免了EMD分解的不唯一性和去噪中阈值的选择问题。最后通过对仿真和实际车辆振动信号去噪,验证了方法在工程上的可行性。     

小波分析在PWM整流器去噪中的研究

为了减少大功率PWM整流器中采集到的固有噪声信号的影响,提高其变流控制的精度,将小波分析理论引入到PWM整流领域.并利用db小波对PWM整流器交流侧的电流反馈信号进行了多层小波分解,把反馈的电流信号分解为多个层次的高频部分和低频部分,最后按实际需求对信号进行重构达到降噪的目的.实验结果表明,小波分析方法的应用能有效地消除PWM整流器中的噪声干扰,在机车变流器的信号降噪处理方面有广阔的应用前景.     

改进的小波阈值去噪方法及其在MATLAB中的仿真

对比分析各种小波去噪方法,在此基础上构造一个新的阈值函数,并对阈值的选取做了一定的改进利用MATLAB软件进行信号降噪仿真实验,结果证明改进后的方法优于传统方法,取得较好的去噪效果。     

EMD相关度去噪及其在轧机信号处理中的应用

基于经验模式分解(EMD)时间尺度滤波特性,在引入相关度分析的基础上提出了EMD相关度去噪方法.首先对含噪信号进行EMD分解得到信号各个本征模函数(IMF)分量,再根据所建立的相关度阈值函数计算各个分量的相关度值,在与预定阈值比较得到满足阈值要求的IMF分量,然后对这些分量进行信号重构得到去噪信号.该方法消除了EMD时间尺度滤波不适用于噪声和信号在IMF成分混叠情况下的限制.通过对平稳含噪信号和非平稳含噪信号进行的去噪仿真研究,表明了该方法的有效性.通过轧机在轧钢时实测信号分析验证了该方法的可靠性.     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中,并与自适应卡尔曼滤波做了对比,以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据.理论分析和仿真实验表明,自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响,但在相同情况下,自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性.     

改进K-SVD算法在曲轴轴承AE信号的去噪研究

针对柴油机曲轴轴承声发射(Acoustic Emission,AE)信号中裂纹特征信息微弱,易与噪声混淆等问题,在K-SVD字典对信号稀疏的基础上,提出一种均值信号改进的K-SVD字典的滑动轴承AE信号去噪算法。重组均值信号和扩展到K-SVD信号矩阵中,在实现K-SVD稀疏AE信号矩阵的同时,稀疏提取均值信号的裂纹信号,利用K-SVD处理前、后的均值信号提取其中的本底信号,并采用模糊加权均值滤波器对本底信号进行去噪,去除与裂纹信号混淆的噪声,最后根据信号矩阵、稀疏的裂纹信号和去噪后的本底信号得到低信噪比的AE信号。试验结果表明,所提算法有效去除了AE信号中易与裂纹信号混淆的噪声,使故障特征更加明显,成功刻画了滑动轴承不同摩擦状态间的变化。     

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.     

小波神经网络阈值自学习在信号去噪中的应用

针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阈值选择,提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阈值的方法,从而提高对信号的去噪性能。对于确定的数据采集系统,信号噪声主要来源于系统本身,而且在短时间内系统可视为时不变的。首先给系统一个标准信号输入,将系统的输出输入到小波神经网络,在给定的噪声熵下训练网络使其熵最小,从而得到相应的去噪阈值,仿真实验表明该方法较一般的去噪方法效果好。     

小波去噪方法在管道应力波检测中的应用

介绍了一种适合于管道应力波检测的基于小波变换的去噪方法。利用小波变换多尺度分析的优点。根据有用信号和噪声在小波变换不同尺度下的传递特性的不同，进行小波系数阈值选取后，对剩余小波系数重建信号，得到有用信号的波形。结果表明，它能较好地抑制噪声，使信号的信噪比明显提高。     

模糊逻辑提升小波在惯性传感器去噪中的应用

针对传统小波在惯性传感器去噪中存在计算复杂和分解层数固定的问题,提出了一种基于模糊逻辑的提升小波阈值去噪方法。该方法首先利用模糊逻辑判断载体当前的运动状态,并根据先验知识确定该状态下的信号带宽;然后依据小波分解层数与截止频率间的对应关系,选择惯性传感器各个轴向的分解层数;最后在提升小波框架下对信号做离散小波变换,并对各层系数进行阈值去噪。实验结果表明,该方法可以对运动状态进行正确判别,与固定层数的传统小波相比,具有更好的降噪效果和更快的处理速度。     

奇异谱分析在GPS坐标时间序列去噪中的应用

GPS坐标时间序列中存在噪声的现象很难避免,为了探测GPS坐标时间序列中的信号,需要对GPS坐标时间序列进行滤波去噪。奇异谱分析是一种有效的去噪方法,该方法不受正弦波假定的约束,无需先验信息,具有稳定识别和强化周期信号的优点,目前已被广泛应用于时间序列分析中。因此,该文采用奇异谱分析方法对GPS坐标时间序列进行去噪。又通过模拟数据与实测数据分析,将其和小波方法、经验模式分解方法进行了对比,结果表明,奇异谱分析方法能够有效地剔除噪声。     

自适应模糊小波阈值去噪算法在图像中的应用

消除在图像中产生的噪声,为了使图像清晰,污染度小,成了数字图像处理信息传播的重要部分。本文分析了中值滤波法、维纳滤波法、邻域平均法等几种传统的方法,着重研究自适应模糊小波阈值算法在图像去噪中的应用。运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声）进行仿真去噪,仿真结果分析比较,得出了自适应模糊小波阈值去噪算法比传统方法去噪效果更好,更明显。     

一种改进的小波阈值去噪算法研究

研究小波去噪算法中软阈值函数与硬阈值函数的方法,针对一些可变阈值函数的运算复杂的问题,提出一种新的阈值函数。经仿真测试,改进的小波阈值去噪算法的信噪比为20.103,去噪后,数据的均方误差为0.1152。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。[Matlab]仿真结果表明：去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。