小波变换提取电力电容器局部放电信号研究

为了消除电力电容器局部放电信号的噪声,提高电力电容器局部放电信号在线检测的有效性,提出基于小波变换阈值消噪方法的电力电容器局部放电信号提取方法。选择合适的小波基函数和分解层数对信号进行小波分解,确定合适的阈值规则以及阈值估计方法对小波分解系数进行阈值量化处理,从而得到消噪后的局部放电信号。以均方根误差RMSE和信噪比RSN为衡量指标,分析了小波基函数、分解层数、阈值规则和阈值估计方法等对消噪效果的影响。结果表明,当选择db2小波作为最优小波基函数,分解层数定为6层时,利用最大最小准则阈值估计法估计的阈值在软阈值规则下能有效提取电力电容器局部放电信号,达到了最优去噪效果。     

基于改进小波阈值函数的船用雷达回波去噪

为了对船用雷达（9GHz脉冲雷达）回波降噪,提出了基于小波阈值函数的改进方法,分析了中间阈值以及对应的阈值函数对船用雷达回波信号降噪的影响.在模拟雷达回波信号的降噪实验中,对新的阈值方法与软阈值、硬阈值、Firm阈值、Yasser阈值方法进行了比较.通过对阈值函数参数的调整,使得新的小波阈值函数得到更高的信噪比、更小的均方根误差和更大的能量比,证明了新方法的有效性;在实测雷达回波信号的降噪实验中,得到了一致的结论,证明了新方法的实用性.     

基于小波阈值去噪的光谱模型评价方法研究

采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究,在软阈值函数下,分别采用固定阈值、启发式阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪,并用偏最小二乘建模的方法对去噪效果进行评价.结果表明,小波阈值降噪方法可以有效地降低原始光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,而在阈值降噪过程中,最大最小阈值去噪效果最好,其建模后的绝对系数(R2)是0.8935,均方根误差(RMSE)是0.2886.     

基于改进的小波阀值的瞬变电磁去噪应用研究

Donoho提出的经典的小波阀值去噪虽然应用很广泛,但是也有其局限性,硬阀值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象,软阀值函数中的估计小波系数与原始小波系数之间存在着恒定的偏差。为了克服以上缺陷,对软硬阀值函数做了一些改进。新阀值函数不仅连续,而且高阶可导,便于进行各种数学处理。仿真实验表明这种方法解决了软硬阀值函数本身的缺陷,信噪比（SNR）和均方根误差（MSE）都好于经典的软硬阀值方法。最后根据瞬变电磁信号的特点,将改进的阀值函数应用于瞬变电磁数据的去噪,噪声被很好地过滤,取得了较理想的效果,结果表明这种方法是有效、可行的。     

长偏移距瞬变电磁信号小波阈值去噪效果分析

长偏移距瞬变电磁法用于地下深部勘探时,观测到的垂直磁场脉冲响应非常微弱,常伴有严重噪声,从原始信号中消除噪声获得有用信息非常重要。为此笔者研究小波阈值方案对长瞬变电磁信号的去噪能力。实验中对西部某勘探区垂直磁场信号采用Sqtwolog,SURE,Heuristic和Minimax等阈值方案进行小波去噪比较,结果表明：几种小波阈值去噪方案对瞬变电磁法垂直磁场的染噪信号均能提高一定量的信噪比,达到较好的去噪效果;不同的阈值方案去噪效果各有差异,采用启发式阈值方案对实验数据处理效果要优于其它几种方案,因此根据信号统计分布特征选择合适方案去噪效果;实测信号去噪结果包含信息需要结合勘探区情况分析,是地下电性特征的反映还是未去除的噪声要慎重对待。在长偏移距电性源瞬变电磁法用于地下深部勘探时,利用适当小波阈值去噪处理可以对资料处理工作带来有益的帮助。     

基于CEEMDAN-改进小波阈值的水工结构振动信号联合降噪方法

针对水工结构在泄流激励作用下动力响应信号被噪声淹没的实际问题,提出一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值函数联合降噪的方法。对水工结构振动信号先进行CEEMDAN分解,将信号分解成一系列固有模态(IMF)分量,运用自相关函数和互相关系数剔除无效IMF分量,实现振动信号的初次降噪;再利用改进小波阈值函数对含有主要振动信息的IMF分量进行降噪处理,实现含噪信号的二次降噪;最后,将包含主要结构振动信息的IMF分量和残量进行信号重构,得到降噪后的振动信号。通过数值仿真分析,发现CEEMDAN-改进小波阈值联合降噪后信号(10%噪声水平)的信噪比从20.21提升到23.54,均方根误差从0.19降低到0.09,验证了联合降噪具有更高的信噪比和更低的均方根误差,更为接近纯净信号。结合国内某水电站导墙实测数据,运用该方法进行降噪分析,结果表明该方法具有较好的降噪性能和应用前景,可为水工结构流激振动安全诊断提供有效依据。     

一种蚁群优化小波包基选择的方法

为了研究已有最优基选择算法在微弱故障信号降噪方面效果差以及终端节点不易确定的问题,依据蚁群算法和小波包的相关理论,分析了小波包基选取的影响因素,对选取规则进行了重新定义,并结合蚁群算法的全局优化能力对新定义的终端节点坐标集和分解层数寻优,给出了一种基于蚁群算法的小波包基优选方法。对比传统最优基选择算法,新方法的收敛性能及分布性能加强了12.5%,在轴承的微弱故障信号降噪过程中,经处理后的信号信噪比提高了46.7%,均方根误差降低了20.4%,验证了新方法的有效性和优越性。     

用于地下金属浅层探测的便携式频域电磁探测系统降噪方法研究

浅地表电磁探测的接收信号是十分微弱的,其受宇宙辐射电磁噪声、电源频率、谐波干扰以及工业电器噪声等环境因素影响,采用电磁感应法时不可避免地会受到线圈耦合的影响,会导致频域电磁系统信噪比低、一次场干扰严重且接收信号很容易淹没在噪声中。因此本文通过对差分模型的互感建模分析,提出了一种收-发线圈水平共轴差分式组合设计方案来去除一次场干扰;在系统采集模块提出了一种二次场数字正交矢量解调算法,用来提取电磁信号中的幅值和相位;在数据处理模块提出了一种小波阈值去噪技术,利用信噪比、均方根误差对实测数据与小波变换的去噪效果对比分析,最后基于上述技术设计相应的便携式频率域电磁地下金属探测原理样机系统。实验结果表明,水平共轴差分方案可以有效抑制一次场的干扰,数字正交矢量解调算法可以有效地从噪声信号中提取出有用信号的幅值和相位,通过对比分析小波变换,将系统信噪比提高了27.32 dB。本文研究成果对频率域电磁法探测系统提取二次场信号和对采集信号进行噪声去除具有实际应用价值。     

一种新型的小波阈值图像去噪方法

对含噪图像小波阈值去噪方法中经典的阈值函数选取方式以及阈值选取方式的相关性能进行比较分析,在此基础上,构造出一种新的小波阈值去噪函数。新定义的阈值函数通过增加一个参变量来克服硬阈值函数不连续的缺点和软阈值函数高阶导数不连续的缺陷。理论分析和实验结果均表明,构造的小波阈值去噪函数具有更好的适应性和去噪效果。在图像含有强高斯噪声的情况下,新型阈值去噪方法相对软阈值法其峰值信噪比可以提高4dB到6dB。     

基于阈值改进的小波变换在高铁变形分析中的应用

对小波变换阈值函数算法进行了改进,并实现了高铁变形数据的去噪处理,使得去噪后均方根误差相对于改进前明显减小,信噪比相对于改进前明显增大,改进效果明显。算例表明,用Kalman滤波模型对改进阈值函数小波去噪结果进行预测,预测效果较好,说明本文改进方法是一种有效的去噪方法,可以用于建筑物变形分析预处理。     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。     

吊放声纳信号提升小波阈值去噪分析

为了去除干扰噪声及保留信号特征,本文采用提升小波阈值法对信号进行去噪处理。先对信号进行提升小波分解,以获取相应尺度的尺度系数和小波系数;采用相应的阈值函数对小波系数进行量化,将量化后的小波系数和尺度系数按照提升小波逆变换方法重建信号,获取去噪信号。仿真结果表明,该方法去噪速度快、占用空间小,去噪信号信噪比均在10dB左右;均方根误差和峰值误差分别控制在0.1和0.3以下,波形与功率谱趋于平滑,信号的峰值点得以保留。该去噪方法在保留信号基本特征的同时,有效抑制了干扰噪声。     

小波和S-G的改进算法及混沌降噪应用

为降低混沌信号中常见的白噪声及脉冲噪声,提出了改进的小波阈值降噪与S-G(Savitzky-Golay)滤波相结合的方法。小波基函数和分解层数对降噪效果有着重要影响,为取得更好的降噪效果,采用逐层确定最优基小波和分解层数自适应确定方法,并给出了各层阈值的选取方法,最后将改进的加权法应用于S-G小波去噪方法以恢复高频分量中部分有用信号。利用该方法对Lorenz混沌时间序列及实测机械式混沌振动信号进行了去噪研究,结果表明所提方法能将混沌信号信噪比提高近1 d B,自相关函数值提高0.01,是一种有效的混沌信号降噪新方法。     

改进小波阈值函数在变形监测数据去噪中的应用

为了提高变形监测数据去噪的稳定性,在小波传统阈值函数的基础上,提出一种改进的小波阈值函数,对变形监测数据进行去噪处理。采用模拟信号和真实数据进行实验,与传统的阈值去噪方法进行对比分析,结果表明：改进的小波阈值函数在一定程度上解决了软阈值函数存在的恒定偏差问题,克服了硬阈值函数的不连续性;对变形监测数据的去噪效果良好,能有效去除噪声,获得较高的信噪比和较低的均方根误差,并保留信号更多的有效细节,在实际中有较好的应用价值。     

模具修复锤击力信号的dbN小波阈值降噪方法

针对模具修复锤击力信号采集噪声干扰较大的问题,运用dbN(db为Daubechies的简写,N表示小波阶数)小波对锤击力信号进行小波分解低频系数信号重构。保留信号的低频系数,舍弃高频系数,重构后信噪比为10. 077 8,均方根误差为0. 663 3,初步实现了模具修复锤击力信号的降噪。在dbN小波分解的基础上进行阈值化处理,处理后的信噪比SNR明显提高,最大值为44. 231 3 d B,均方根误差RMSE明显降低,最小值为0. 012 5。实验结果表明两种方法都能实现对锤击力信号的噪声滤除,其中软阈值法还能较大程度的还原原始信号在突变点处的细节特征,避免了信号的失真,保证了模具修复锤击力信号后续计算准确性。     

基于变分模态分解与小波阈值结合的表面肌电信号去噪分析与研究

针对表面肌电信号易受无关噪声影响的问题,分别利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）、小波阈值法、VMD与小波阈值结合的方法对表面肌电信号进行伪迹去除。将信噪比、均方误差、自相关系数作为评价指标,对3种去噪方法进行对比分析。比较结果表明：3种方法对噪声信号均具有分离效果,但VMD与小波阈值相结合的方法分离效果更好、稳定性更高、信噪比最大、均方误差最小、自相关系数最高,具有良好的应用前景。     

基于小波的浮筏振动信号特征提取方法

针对浮筏振动信号受到强烈的随机噪声干扰,给它的特征提取带来很大困难的问题,对浮筏振动信号特征进行小波降噪.通过仿真实验,对比分析了几种不同小波函数和阈值函数对浮筏振动信号降噪性能的影响.分析结果表明,在选取的小波函数和阈值函数中高阶db小波以及最优预测变量阈值函数有利于减小小波重构信号与真实信号的误差,降噪效果明显.通过振动测试验证了其降噪效果.     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

基于改进小波阈值函数的图像去噪

针对传统的阈值函数在图像去噪中存在硬阈值函数不连续、软阈值函数会产生恒定误差的不足,在多层小波变换的基础上,对阈值选取方法进行了改进,并改变了传统软阈值函数。实验结果表明,该方法无论在视觉效果还是在信噪比定量指标上均优于传统硬阈值法和软阈值法。     

小波降噪在结构动力响应中的应用

笔者在模拟环境激励时加入了不同标准的噪声,从小波函数的选取、最大分解尺度及阈值的选取等方面进行对比分析,从信噪比和均方根误差两个指标来评价降噪的效果,提出适用于环境激励的结构动力响应降噪流程.