基于小波降噪和最小二乘的加速度计参数辨识

为了降低加速度计比较法冲击激励校准中,噪声对其动态模型辨识精度的影响,提出一种基于小波降噪和最小二乘的加速度计动态模型参数频域辨识方法。该方法首先利用改进的小波阈值降噪方法对参考加速度计和被校加速度计的输出信号进行降噪,然后利用最小二乘的方法对谐振频率附近的频率响应函数进行加速度计动态模型频域参数辨识。仿真实验和加速度计比较法冲击激励校准实验表明:该方法能够有效减少噪声对频率响应函数的影响,提高加速度计动态模型参数辨识精度。     

基于Bayes阈值估计的小波在转子故障信号降噪中的运用

提出了一种有效的转子故障信号的降噪方法.该方法利用概率统计的最优估计原理对样本信号进行估计,增加了小波阈值参数的可靠性.根据Bayes估计风险最小的原则,对不同子带的小波系数估计小波阈值,通过软阈值函数进行逐层降噪,对降噪后的信号进行重构,达到对转子故障信号降噪.把从多功能振动实验台上取得的转子故障振动信号,利用该方法进行降噪.并将降噪结果与Birge-Massart小波阈值降噪法和Donoho小波阈值降噪法的处理结果进行比较,结果显示使用Bayes(贝叶斯)阈值估计降噪法处理的信号能够很好地保留信号的细节部分,而且信噪比(SNR)也有明显提高.     

基于邻域相关性新阈值函数的提升小波域信号降噪法

在小波阈值降噪中,在研究小波系数的软硬阈值处理方法的基础上,结合提升小波变换,提出了一种改进的基于邻域相关性的新型阈值函数．首先,介绍了提升小波阈值降噪的原理,再对新阈值函数的构造进行分析,新阈值函数有效地利用了小波系数之间的相关性,在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小．同时,采用改进的方法来确定降噪阈值．最后,进行降噪仿真实验,采用信噪比作为评定降噪结果的标准．仿真结果表明,新阈值函数降噪方法有效抑制了在信号奇异点附近产生的伪吉布斯现象,有较好的降噪效果．     

基于小波分析的语音信号去噪方法研究

小波变换在当今信号处理领域中是信号分析的一个强有力工具。介绍了小波变换的一些基本理论以及对小波分解系数进行阈值化的降噪技术,分析了基于小波阈值去噪中软阈值和硬阈值方法的不足,提出了新的阈值函数,最后利用Matlab进行仿真实验证明使用该阈值函数能去除语音信号中含有的噪声。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于高阶阈值函数与小波包的混沌信号降噪

针对混沌信号小波降噪法中,高频段频率分辨率较差,且对小波分解系数所广泛采用的硬、软阈值量化方法存在着局限等问题,给出一种基于新型高阶阈值函数的混沌信号小波包降噪法。该方法采用小波包方法能够对小波分析中没有细分的高频部分进一步分解,保留了有用的高频信息,从而具有更加精确的局部分析能力;且所采用的阈值函数连续光滑,在噪声小波系数和混沌信号小波系数之间存在一个平滑过渡区,更符合信号的连续特性。仿真对比实验表明：与软阈值降噪法以及半软阈值与小波包降噪法相比,该方法对混沌信号的降噪效果明显,信噪比(SNR)有3.7~7dB的显著提高。     

改进离散平稳小波变换在压力信号消噪中的应用

提出基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法,并将该方法应用于压力信号消噪,取得了优于传统小波消噪的效果。方法利用平稳小波的冗余特性,解决了传统二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的不足,同时将尺度系数的噪声与各层噪声强度不同纳入分析。利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪。将该方法应用于压力信号消噪,并与传统离散二进小波进行比较,证明了方法的可行性和有效性。     

基于改进阈值函数的分数阶小波电能信号去噪

为了消除电力系统中噪声对电能质量扰动信号的影响,且能保留突变点信息,提出了一种基于改进阈值函数的分数阶小波电能质量扰动信号去噪方法.该方法采用离散分数阶小波变换对含噪信号进行多尺度分解,并根据信号和噪声在不同尺度上的分数阶小波域系数的分布特点,通过改进阈值函数对各层系数进行处理,将处理后的系数进行重构得到去噪后的信号.仿真结果表明,该方法弥补了软、硬阈值函数的缺点,能较好地去除噪声并保留突变点信息,且提高了输出信噪比.     

提升小波改进阈值算法在输气管道泄漏信号降噪处理中的应用

输气管道的泄漏检测对保障其管道的正常运行具有重要意义,但是在实际工作中,传感器检测到的信号会受到噪声的干扰。为了提高管道泄漏检测精度,采用一种不依赖于傅里叶变换的提升小波变换方法,并引入改进阈值函数对信号进行降噪处理,分别对比不同小波基函数,不同分解尺度利用改进阈值算法的降噪效果,确认db5小波函数作为最优提升小波函数,并对信号进行四层分解的信号处理信噪比最高,最后利用现场实验采集到的负压波信号进行传统小波去噪和提升小波改进阈值算法去噪的效果对比,其结果表明提升小波改进阈值算法的去噪效果优于传统小波算法的去噪效果,在管道泄漏检测的信号降噪中具有良好的应用价值。     

一种基于小波的图像降噪方法

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作,可有效降低噪声,但还是保留一些噪声。Wiener滤波是一种线性滤波方法,用小波阈值方法结合Wiener滤波,可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小波阈值Wiener滤波方法是一种有效的图像降噪方法,其在图像恢复上和人眼视觉上都优于小波阈值方法。     

基于Contourlet变换阈值的图像降噪

本文研究利用Contourlet变换阈值方法去除图像中的高斯噪声,先对图像进行Contourlet变换,然后对变换后的系数根据特点进行了划分,一类变换系数通常被舍弃;另一类通常采取保留或修正的策略,最后给出了软阈值函数和硬阈值函数,并对它们的降噪效果进行了比较。实验结果表明,与小波阈值降噪相比,Contourlet变换阈值方法能更有效地去除图像中的噪声,获得了更高的峰值信噪比。     

基于小波分析的分数阶系统辨识信号降噪的变尺度阈值方法

在目前愈来愈被关注的分数阶控制研究中,系统辨识的分数阶理论与方法是一个重要方向,其中,辨识实验检测数据的降噪是必须关注的课题。基于小波分析理论与方法,首先对系统辨识中常用的以伪随机二进制序列(PRBS)激励的分数阶系统输出信号及其干扰噪声的特性进行分析讨论,在此基础上,为克服常规阈值降噪法的局限性,提出了针对多层小波分解系数进行非线性变尺度量化改造的算法,进而形成了一种分数阶系统辨识信号降噪的变尺度阈值方法。仿真实验表明,该方法能够将噪声干扰削减到满意的水平,对于不同的信噪比情形具有很好的适用性。该研究旨在为进一步的辨识算法设计提供参考,以提高辨识精度。     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

改进小波阈值算法在电机振动信号降噪中的应用

针对采集的电机振动信号中夹杂着噪声干扰的问题,提出一种基于贝叶斯估计的小波收缩新阈值的电机振动信号降噪方法。新阈值考虑了振动信号经小波变换后在不同尺度上的去噪特性,更符合噪声在各层中的分布情况;改进阈值函数对振动信号进行降噪处理,较好地弥补了各阈值函数的缺陷,保证了阈值函数的连续性,并且可以灵活调节阈值以适应不同噪声情况,同时解决了固有阈值函数带来的偏差问题,很好地保护了含噪信号的有用信息。     

自适应MEMS加速度计滤波算法

简要分析了微机电系统（MEMS）加速度计使用模型中的噪声来源,介绍了一种自适应平滑滤波器的设计方法,通过增设滤波阈值来调节滤波系数,实现了对 MEMS 加速度数据的动态降噪处理。实验结果表明：自适应平滑滤波器能有效抑制加速度计输出信号中的高频噪声,滤波前噪声信号均方根误差为2.32×10－5 m/ s2,经过滤波后,噪声信号均方根误差为4.79×10－7 m/ s2,提高了加速度计的测量精度,取得了良好的滤波效果。     

基于可调Q-因子小波变换的语音增强算法

针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结合系数能量和噪声方差得到的阈值作为清音和浊音的阈值确定准则;再利用改进的阈值函数分别处理清音和浊音的小波系数,估计出不含噪声的系数;最后进行小波逆变换,得到抑制了噪声的语音信号。对含有高斯白噪声和有色噪声的语音进行仿真实验,结果表明：与目前许多经典的去噪方法相比,该方法在去噪效果和提高语音可懂度方面均有一定的改善。     

基于平稳小波变换的飞行数据去噪方法

为更有效地去除飞行数据中的噪声,分析了平稳小波变换的基本原理,将小波系数相关性与阈值收缩去噪方法相结合,提出一种基于系数相关性的改进阈值函数去噪方法。该方法采用平稳小波变换,先对小波系数进行相关性分析,而后使用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理,最后进行信号重构。实验结果表明:该方法不仅能够很好地保持信号的形状,而且信噪比较高、均方误差较小;在实际的飞行数据处理中能够获得较好的去噪效果。     

基于邻域相关性多阈值新函数寻优法的小波降噪分析

为了更好地获取噪声影响下的原有信号,在邻域小波系数收缩的NeighCoeff方法基础之上,提出了一种邻域相关性多阈值新函数的小波降噪方法.该方法根据小波系数之间的相关性,将邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小划分为邻域硬阈值、邻域窗口阈值和邻域扩张阈值.将这些邻域阈值与修正的通用阈值相比较,来实现窗口尺寸的自适应调节和小波系数的保留或收缩,以此达到消噪的目的.此外新函数的收缩因子能够较好体现与被滤波噪声的相互关系,可以进一步提高消噪的精度.然后将多阈值函数与修正的全局阈值相结合,利用混沌粒子群对邻域扩张阈值参数γ和修正的全局阈值参数α进行寻优,以获取最优小波系数的重构信号.所提方法与其它阈值函数去噪方法相比,其仿真结果表明在信号信噪比、降低有用信号失真和抑制噪声等方面都有一定的提高.     

基于CEEMDAN的MEMS加速度计输出信号降噪方法

针对微机电系统(MEMS)加速度计输出信号存在误差,导致高压输电杆塔倾斜监测系统的输出倾角数据精确度不高的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)联合奇异值分解(SVD)对杆塔的加速度计输出信号降噪方法。利用CEEMDAN对原始加速度计输出信号进行分解,得到一系列模态分量,分别计算其排列熵(PE),筛选出特征分量和含噪特征分量,然后再将需进一步降噪的特征分量通过SVD进行二次滤波,最后将降噪后的特征分量与未处理的特征分量进行叠加即得到降噪后的加速度计输出信号。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声干扰,通过与扩展卡尔曼滤波和CEEMDAN-PE对比说明该方法滤波效果更好,有效提高了加速度信号分析精度和杆塔倾斜角测量精度。     

基于小波降噪与最小二乘估计的石英挠性加速度计模型辨识

石英挠性加速度计在惯性导航系统中具有重要作用,其使用精度影响着整个系统的精度。为提高加速度计的使用精度,对其进行了重力场静态翻滚测试,采用融合小波降噪与最小二乘估计的方法实现加速度计模型参数辨识。利用拟合残差标准差和系数估计的不确定度来评价辨识的效果,对重力场静态测试时加速度计两种安装方式下的测量信号进行了实验测试,并通过仿真实验来验证所采用方法的有效性。实验结果表明,所采用的方法获得的加速度计模型系数具有较高精确度。