基于小波变换的地震信号降噪处理

为了克服传统信号处理方法对地震反射信号这一类非平稳信号的局限性。本文通过利用小波变换中奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同模极大值的传播性设计的子波消噪方法，对模拟地震信号处理的仿真结果表明小波方法在处理地震信号等一类非平稳信号时以获得的较好的信噪比增益要了解     

基于冗余第二代小波变换的振动信号降噪

为了能够提取隐藏在振动信号中的冲击信号,设计了冗余第二代小波变换。采用拉格朗日插值细分原理设计各层的初始预测器和初始更新器,然后通过冗余方案对原始信号进行分解,并对各层细节信号进行阈值处理,将处理后的信号进行重构,即可获得降噪后的信号。对仿真信号和工程实际信号的降噪表明,用冗余第二代小波对原始信号降噪能获得更高的信噪比和更小的均方差,且能完整地保留信号中的冲击成分。在某油田往复压缩机状态监测和故障诊断中,采用该方法有效地提取了曲轴振动信号中的冲击信号。     

基于Matlab自然伽马测井曲线小波降噪算法研究

通过对小波变换算法的理论分析,建立了小波降噪算法的判定准则和信号降噪模型。通过对信号降噪常用方法分析,采用快速傅里叶变换FFT和小波阈值降噪方法对自然伽马测井曲线进行降噪。在小波阈值降噪方法中,采用3种从原始信号确定阈值(全局阈值、penalty阈值和Birge-Massart阈值)和4种基于样本估计的阈值(rigrsure阈值、sqtwolog阈值、heursure阈值和minimaxi阈值),对降噪效果进行分析,小波阈值降噪方法明显优于快速傅里叶变换FFT降噪方法。通过信噪比、相关系数、降噪信号能量比和降噪信号与原信号均方差4个性能指标对比,采用rigrsure自适应软阈值小波降噪方法对自然伽马测井曲线降噪,能有效去除自然伽马测井曲线中与地层信息无关的统计涨落和毛刺干扰,得到最佳的降噪效果。该方法在自然伽马测井曲线降噪处理中得到很好地应用。     

基于小波的被动声呐降噪研究

基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。该研究在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

基于频率域小波的地震信号多子波分解及重构

 多子波分解是将一个地震道分解为不同频率的子波集,并针对不同的目标地质异常体,选择不同频率的单一地震子波或子波段,重构新的地震剖面和数据体,以便进行更精准的地质地球物理解释和储层特性描述。文中根据频率域小波的解析表达式及小波变换时间—尺度域和时间—频率域的转化关系,提出一种能适应多子波分解精度要求的处理方法。对合成地震信号及含气裂缝模型正演剖面的多子波分解与重构处理表明,该方法具有较高的精度,处理结果能直接用于含油气特征的检测;对实际地震数据处理得到的单频剖面也可明显地表征含油气储层的特征信息。     

振动信号的自适应非抽样提升小波降噪方法

振动信号是机械故障诊断中应用最广泛的信号,为了能够提取隐含在强噪声背景下振动信号的故障特征,设计了一种自适应非抽样提升混合小波。该方法利用LMS自适应法则构造了可与提升小波更好匹配的初始预测器和更新器,在计算预测差值平方和时考虑所有样本的预测信息,以锁定第2代小波信号的局部特征。试验和工程振动信号分析表明,使用该方法降噪的信号获得了较高的信噪比和较小的均方差,且能较理想地提取出故障特征。     

基于改进型小波阈值的输油管道磁记忆信号降噪方法

利用金属磁记忆检测方法对输油管道进行早期诊断时,磁记忆检测信号常常被各种噪声源污染,极大地降低缺陷信号可检测性。在传统软、硬阈值降噪方法基础上,根据磁记忆检测信号的特点,提出了一种改进小波阈值函数与自适应阈值相结合的方法,选用Daubechies小波作为小波函数,分解级数为4层,采用自适应方法计算阈值。用新型漏磁/磁记忆检测仪进行了算法验证,将改进降噪方法应用于磁记忆检测信号的降噪处理。与传统软、硬阈值降噪算法相比,新算法克服了软阈值信号失真和硬阈值不连续、振荡等缺点,提高了重建信号的信噪比,降低了均方根误差值,有效地消除了信号噪声,为正确判断输油管道的应力集中位置及早期诊断提供了理论依据。     

有限长信号的分解重构及小波变换滤波

本文针对有限长度散信号的具体特点，采用Ｍａｌｌａｔ塔式分解重构算法，就有限长离散信号波变换过程中有关小波的选择问题提出了作者的见解，并就一个理论模型给出了数值算例。     

钻井液连续压力波信号的延迟差动检测及信号重构

根据钻井泵产生的泵干扰与钻井液压力信号的传输路径分析,建立了信号延迟差动检测数学模型;根据检测管路的传输函数分析,建立了短距离直管路传输有限频带信号的理想低通滤波器数学模型;以数学分析为基础,分别在时域和频域研究了钻井液连续压力波信号的数学重构方法。基于无限冲击响应（IIR）理论,通过时域差分方程建立了信号重构数学模型;基于延迟差动检测信号的傅里叶正、逆变换建立了从频域实现信号重构的数学模型。通过频域重构数学模型的极点频率与信号传输延迟之间的理论关系,建立了压力传感器间距的约束条件,为传感器的合理布置提供了理论依据。理论计算与数值仿真表明,信号延迟差动检测方法可以有效地消除泵干扰的影响,通过时域和频域的数学模型均可实现钻井液压力相移键控信号的重构与恢复,信号的信噪比（SNR）大幅提高,在测量直管路长度符合压力传感器间距的约束条件下,两种重构方法均可获得满意的信号质量。     

基于小波分析的数字滤波器设计

文章主要讨论了基于小波分析理论的数字滤波器设计方法，通过小波变换或小波包变换可以将原始信号分解到互不重叠的频带上，再根据滤波器的设计要求提取出有用频带分量进行相应的数据重构，可以实现对原始信号的数字滤波处理。文中给出了利用该方法进行数字滤波的实例，结果表明，该方法可以有效地滤除噪声干扰，小波分析理论适用于数字滤波器设计。     

联合去噪算法在输气管道泄漏声信号中的应用

针对油气管道发生泄漏后,泄漏声信号在沿管道传播过程中必不可少的会混入噪声问题,研究了变分模态分解(VMD)在管道泄漏去噪中的应用,提出了一种基于VMD,多尺度排列熵(MPE)和小波阈值去噪(WT)的VMD-MPE-WT联合去噪算法.利用MATLAB软件在该算法对信号处理结果进行仿真分析,结果表明:对比小波去噪,VMD,...     

基于EMD-小波包的随钻测量信号去噪方法

为了降低随钻测量过程中噪声对信号的影响,针对经验模态分解(EMD)去噪方法粗糙和小波包去噪方法缺乏自适应的问题,提出了一种基于EMD-小波包的随钻测量信号去噪方法。利用EMD分解自适应的特点将随钻测量信号分解成几个IMF分量;根据信号自相关函数的特性找出主要含噪的IMF分量,再利用小波包阈值去噪方法将含噪IMF分量中的噪声去除;将去噪后的IMF分量和剩余的分量重构,得到去噪后的随钻测量信号。为验证方法的有效性,进行了随钻测量实验并用该方法对采集的信号进行处理。结果表明该方法能够很好地去除随钻测量信号中噪声的干扰,提高信号的信噪比。     

输油管道超声信号的小波包奇异值分解去噪

采用超声法检测输油管道的内外壁缺陷时,缺陷回波信号中会夹杂扫描系统噪声和背景噪声,特别是在检测微小缺陷时,较低幅值的回波信号更容易淹没在噪声中。针对该问题,提出了一种基于小波包和奇异值分解(SVD)的去噪方法,回波信号进行小波包分解与利用最优小波函数,根据不同频带的能量分布率重新移动高频噪声,然后利用奇异值分解提取的能量分布带。最后,通过奇异熵分析挖掘有效回波信号区域,实现了滤波器的自动滤波功能。实验结果表明:基于小波包和奇异值分解的去噪算法不仅可以去除高频噪声,而且能有效地去除低频噪声,大幅提高了信噪比。     

小波奇异性分析在管道泄漏检测中的应用

输油管道泄漏诊断过程中.复杂噪声背景下的港式泄漏信号往难以检测,因此泄漏点的定位准确度也无法得到保障。而将小波变换在模极大值处理中的优势心用到管道泄漏检测与定位信号分析中.根据信号小波变换模极大值和信号奇异点之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出压力的突变点.计算出管道泄漏产生压力波传播到上、下游监测点的时间差,利用负压波定位泄漏的常规公式确定出泄漏点在位置。实验证明.该方法能快速准确地捕捉压力信号突变点,并定位管道泄漏位置。     

基于小波变换的磁记忆信号去噪方法研究

在利用小波变换对获取的磁记忆检测信号进行去噪处理时，主要有3种方法，基于小波变换的非线性方法能够获得较理想的处理效果。详细介绍了基于该方法的信号处理原理，并重点介绍了影响去噪效果的3项因素。非线性方法在工程实践中取得了良好的效果。     

小波分析及其在时变滤波和信号分离中的应用

利用小波变换具有的多时频分辨率特性，对地震勘探和测井信号这类非平衡信号进行分析，可以充分利用信号的时间－频率特性。文中介绍了小波变换的基本概念及其在地震勘探信号的时变滤波和声波全波列测井信号的信号分离中的应用，实例表明，小波变换在地球物理信号中具有广阔的应用前景。图５参７     

基于离散平稳小波变换的无线随钻系统测试信号处理

在无线随钻测量系统中，钻井液波信道中含有很强的噪声信号，为获得更好的钻井液脉冲信号，采用小波变换对该信道的信号进行处理。小波基的选取是否恰当对处理的最后结果有非常大的影响，以相关系数作为判断钻井液信道信号处理效果优劣的依据，将7种常用的小波基函数选取不同参数后分解重构的信号与原始信号进行了比较，通过相关系数的大小选定了适合处理该信号的最佳小波基函数及其参数，并对重构后的信号进行了阈值去噪试验。试验结果表明，小波变换去噪对钻井液信道信号的噪声有很好的抑制作用，Haar小波基对钻井液信道信号的去噪处理效果最佳；同时表明，相关系数作为两个信号波形的相似性的一种度量是合理的。     

小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化研究

为解决油气管道泄漏的实时发现、精确定位及事故处置问题,研究了小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化方法,通过傅里叶变换与小波变换理论对比分析,选用了更具优越性的小波去噪方法。利用Matlab软件在软、硬阈值法下对信号处理结果进行二重仿真对比,结合小波基选取的一般原则,对5种常用小波函数进行了研究,分析了其数学特性和相应小波函数图的变化趋势。基于信噪比和均方根误差指标分析不同的去噪方法和分解尺度的去噪效果,综合提出了一种二重对比与三步寻优相结合的信号去噪方法。     

基于多数据融合和小波分解的油气管道缺陷检测方法研究

针对油气管道检测过程中泄漏区域及缺陷区域难以准确定位的问题,提出了一种基于多数据融合的油气管道缺陷自动检测方法。首先利用无人机和红外热成像技术实现油田管道红外图像的分段采集,并通过移动终端实时上传到处理系统;采用改进的加权中值滤波算法对红外图像做去噪处理,并根据综合特征来自动识别管道区域以提升检测效率;然后采用Sobel算子和Canny算子对管道区域进行图像处理,并加权平均;最后,采用Haar小波做分解得到高频分量,高频分量和红外图像中温度异常区域重合的部位即为油气管道缺陷区域。实验结果表明:该方法可准确地定位油气管道的缺陷区域,其准确率最高可达97.8%,检测效率也有所提升。     

基于小波时频分析的测井层序地层划分方法

介绍了小波变换时频分析的基本原理和步骤,探讨了利用小波分析方法划分地层层序的地质依据,通过对理想层序地层模型的分析,总结了层序界面在时频能量图和小波系数曲线上的特征。对测井信号进行小波分析,选用合适的尺度划分不同级别的层序,为层序地层分析特别是高分辨率层序地层分析提供了一种可行的定量划分方法。