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.     

小波变换在弹丸超声阵列中的应用

弹丸超声阵列中检测到的超声波信号信噪比较低,易于被噪声信号湮没,需要对采集信号进行去噪.本文拟采用小波去噪方法对检测到的信号进行去噪,根据弹丸超声波信号的脉冲特性,选取小波基函数中的sym8小波.通过对几种去噪方法对比分析,结果表明,采用Birge-Massart算法选取阈值后,使用改进的Garrote阈值方法进行去噪处理,可以有效的降低噪声,提取弹丸超声波信号特征.     

几种信号去噪方法在爆破振动信号中的应用分析

介绍了小波阈值法、EMD以及EEMD的信号去噪原理,并采用3种方法分别对露天爆破开采下所获得的爆破地震波信号进行去噪处理.对比分析去噪后波形图、信噪比以及均方根误差,发现小波阈值去噪法对于不同信号源去噪时效果各不相同,其信噪比与均方根误差值波动幅度大,说明小波阈值法在爆破振动信号去噪中具有不稳定性.与小波阈值法相比,EMD与EEMD对信号去噪效果稳定,体现了它们在信号分析中的自适应性.与EMD去噪法相比,EEMD能消除EMD分解信号时所产生的模态混叠现象;EEMD去噪法能够获得更高的信噪比以及更小的均方根误差值,去噪效果要明显好于EMD法,缺点在于计算时间太长.      

基于小波包分数幂阈值的声发射去噪研究

针对岩石声发射信号在传播和采集的过程中受到多种噪声干扰而具有复杂、瞬态等非平稳特性的特点,基于小波包硬阈值去噪法、小波包软阈值去噪法和小波包分数幂阈值去噪法,对岩石声发射信号进行去噪处理。研究表明,对于岩石声发射信号,小波包分数幂阈值去噪方法克服了传统的软阈值去噪使信号幅值失真和硬阈值去噪使去噪后信号振荡加剧的缺点。与软阈值去噪和硬阈值去噪相比,信号的信噪比和均方根误差都较小。小波包分数幂阈值去噪在保证原始信号特征的情况下,可以有效地滤除信号中的噪声,信号失真小,是一种较好的岩石声发射信号去噪方法。     

基于小波的某矿爆破地震波衰减系数的回归与分析

为了深入理解某矿爆破地震波衰减规律,在确定该矿爆破振动信号最佳小波基与阈值函数的基础上,对所测源信号及去噪信号进行萨道夫斯基公式线性拟合并比较分析.结果表明,该矿爆破振动信号的最佳小波基为sym7函数,去噪效果最佳为rigrsure阈值函数;去噪后的爆破振动信号衰减系数k、a值反映该矿岩体强度性质比原始数据的k、a值更为准确,为该矿爆破安全设计提供理论依据.     

碳素材料超声检测的信号处理方法

针对碳素材料超声无损检测存在信噪比较低的问题,从自相关性出发分析了典型超声检测信号的组成成分,提出了在自相关分析的基础上的小波去噪思想,探讨了自相关分析和小波分析相结合的信号处理方法。利用此方法进行实际超声信号分析效果良好。     

排烟风机振动信号的小波阈值消噪及其折衷算法研究

排烟风机振动信号中含有大量的噪声和干扰，本文在分析小波消噪基本原理的基础上，探讨了排烟风机振动信号的软、硬阈值小波消噪算法及其折衷消噪算法，并通过对消噪效果进行比较，最终确定了折衷系数。     

小波去噪在振动压路机振动信号处理中的应用

振动压路机振动轮加速度是检测路面压实度的重要参数,因此在用传感器检测速度信号的过程中,加速度信号的准确性显得至关重要.在以往的加速度信号数据处理中傅里叶变化是主要的处理方法,通过对比分析可知傅里叶变换存在着一定的局限性,而采用比较实用的小波分析方法对数据进行去噪重构,通过分析证实小波分析在信号的去噪方面有独特的优势.     

超宽带脉冲穿墙雷达互相关BP成像

根据超宽带脉冲穿墙雷达目标回波信号与发射信号具有较强相关性的特点,提出一种新的互相关后向投影(BP)成像算法,该算法将沿天线合成孔径方向各接收阵元的回波信号与发射信号先进行互相关,将获得的互相关信号再利用BP算法进行相干成像.与回波信号进行直接BP成像相比,该算法具有消除脉冲建立时间对回波延迟时间估计误差的影响,提高目标成像的位置精度;能有效抑制背景噪声,提高图像信噪比.利用时域有限差分(FDTD)方法对穿墙场景进行电磁仿真,通过对成像方法结果的比较,表明互相关BP成像算法在成像位置精度和图像信噪比方面明显优越于直接BP成像算法.     

基于小波变换的TEM信号处理中小波基函数的选择

瞬变电磁法(TEM)作为一种时间域电磁勘探方法,具有探测深度大,受地形影响小等优点。随着对数据处理精度要求越来越高,近些年出现了使用小波变换来对TEM信号去噪的方法。由于小波基的选择对于小波变换是一个重要问题,小波基函数对去噪的效果好坏影响也很大。通过试验MATLAB小波工具箱中Coif及Bior小波函数的去噪效果,从去噪结果上分析,Coif小波函数去噪效果更好。