基于小波变换的图像降噪技术研究

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法

提出一种基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法.首先,利用离散平稳小波的冗余特性,解决离散二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的问题;其次,针对传统小波阈值降噪算法忽略尺度系数噪声影响的不足,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;最后,将此方法应用于不同信噪比下典型信号的降噪对比试验.仿真结果表明:该方法在消噪的定性和定量指标上,整体优于传统离散二进小波方法,消噪效果改善明显.     

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。     

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。     

基于双树复小波系数层间相关性的非线性超声谐波提取方法

非线性超声信号具有非平稳性、非线性和高次谐波信噪比低的特点,为提高非线性超声无损检测技术对缺陷的表征能力,提出一种基于双树复小波系数层间相关性结合软阈值滤波算法的超声谐波提取方法。首先采用双树复小波将信号分解为基频和二倍频等不同频带的分量;由于各分量存在一定程度的频率混叠,利用小波系数层间相关性对各分量信号滤波,消除频率混叠并得到修正后的细节子波;然后结合软阈值算法对修正后的小波系数进一步降噪;最后将滤波降噪后的各分量系数重构,即可实现对非线性超声信号中基波和二次谐波信号的提取。实验结果表明,该算法滤波效果良好,有效地提取了二次谐波信号,提高了非线性超声检测结果的准确性和鲁棒性。     

双密度双树复小波变换及其在机械故障微弱特征提取中的应用

为改善经典小波变换在机械设备早期微弱故障特征提取中的不足,通过在滤波器组中引入适当的冗余度设计出双密度双树复小波基。双密度双树复小波变换具有两个尺度函数和四个小波函数,其中小波函数构成两组近似希尔伯特变换对,使双密度双树复小波基具有高度正则性、较小频带混叠和近似平移不变性等优良性质。频带分解上,双密度双树复小波变换的子频带中心频率处于经典小波变换相邻子频带的过渡区间上,能对经典小波变换难以处理的过渡带特征进行有效提取。将双密度双树复小波变换应用于重型卧式车床出厂检测,诊断出一处装配缺陷。同时结合平稳双密度双树复小波变换与相邻系数收缩策略提出改进消噪算法,将其应用于热轧机组减速箱齿轮故障特征提取中,检测出同一齿轮上的两处齿面损坏。     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

油液磨粒超声回波信号的双树复小波去噪研究

超声回波信号反映了润滑油中磨粒的大量信息。为了提取淹没在强噪声环境下的超声回波信号,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的油液磨粒超声散射回波信号去噪新方法。利用双树复小波变换具有近似平移不变性和有效去噪等优点,首先对超声散射回波信号进行双树复小波分解,然后对分解得到的高频系数进行阈值处理,最后进行双树复小波重构。结果表明:分解层数为6层时,去噪后信号的信噪比更高、均方误差更小、相似系数更大、幅值最大偏差更小。双树复小波变换硬阈值去噪效果比传统小波去噪效果明显好。     

基于改进双树复小波变换的轴承多故障诊断

针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型。     

基于DT-CWT自适应Teager能量谱的轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。首先,利用双树复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号,并计算各子带的频带幅值熵;然后,将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳阈值,从而自适应并且有效地提取出共振带;最后,对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于提升算法的自适应小波变换及应用

为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法。该方法以第二代小波变换为基础,用变换样本与相邻样本之间的相关性,来检测信号的局部特征。并根据相关系数的大小,来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征。在信号相关性强的情况下,采用了最优插值估计的改进算法。模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波变换降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征。     

双树复小波包与自适应排列熵在轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承信号存在大量噪声、故障特征难以提取,而双树复小波包可减少有用信息的丢失,提出双树复小波包与排列熵结合的轴承故障诊断方法。首先经双树复小波包与排列熵结合对不同层数的分量计算平均排列熵值,确定最佳分解层数;其次采用峭度值作为指标对加噪信号选取分解后的最佳分量;最后对最佳分量进行包络分析提取故障特征频率。双树复小波包与排列熵相结合确定最佳层数方法,避免了对原始信号的过分解和欠分解,从而有效应提取到故障特征。     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。     

平稳小波变换在轴承振动信号去噪中的应用

为有效提取振动信号中的故障特征,提出了一种基于平稳小波变换的降噪方法,阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数的峭度。实例分析表明,该方法具有良好的去噪性能,并能很好地提取振动信号中的故障特征。     

小波域局部Laplace模型降噪算法及其在机械故障诊断中应用

提出一种基于小波域局部拉普拉斯模型的降噪算法。并将其成功应用于机械故障诊断中。降噪算法利用复小波变换幅值和相位的组合信息对信号奇异点具有更好的敏感特性,对各尺度上信号奇异点予以精确定位;根据各尺度上奇异点位置和一定宽度的邻域窗,将实小波分解的各尺度上小波系数分为两类：有效系数和无效系数。将奇异点邻域窗之外的无效系数直接置零;而对邻域窗内有效系数的统计分布进行拉普拉斯建模。在先验分布的基础上,运用最大后验概率估计从含噪小波系数中估计出真实信号的小波系数。利用信号小波系数的估计值来重构信号,便得到降噪信号。通过仿真试验和汽车驱动桥主减速器故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对主减速器中齿轮故障信号进行降噪。     

基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

基于高密度小波变换对原始信号尺度划分更加精细的优势,将高密度小波变换、软阈值降噪和频谱分析相结合,提出了基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。该方法通过设定分解层数对信号进行高密度小波变换,得到每一尺度上的低频、中频、高频分量;对各分量软阈值降噪处理后进行频谱分析,进而实现故障特征频率的识别。利用仿真信号验证了高密度小波变换的有效性,通过航空发动机滚动轴承内圈故障和滚子故障工况下的试验信号进一步验证了该方法提取故障特征的能力,与传统小波变换方法的对比证明了该方法在抑制噪声干扰和故障特征频率识别方面的优势。     

基于多尺度样本熵和VPMCD的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号的非线性、非平稳性、非周期性导致的故障特征较难提取,以及故障识别率偏低这一问题,提出了一种基于多尺度样本熵和多变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate,简称VPMCD)的自动机故障诊断方法。首先,对采集到的信号进行小波阈值降噪处理;其次,利用小波包分解的方法对振动信号进行分解,得到多个尺度下的信号分量;然后,计算不同尺度下信号的样本熵值,并提取对故障特征较为敏感的尺度因子,组成故障特征向量;最后,利用多变量预测模型对故障特征向量进行训练和识别,进而实现自动机的故障诊断。自动机故障诊断试验分析结果表明,利用多尺度样本熵和多变量预测模型的方法可以准确识别多种典型的自动机故障类型。     

基于小波熵的微弱磁异常信号降噪处理

针对地下磁性掩埋物检测时,磁异常信号信噪比低的问题,提出基于小波熵的微弱磁异常信号降噪方法。小波变换对弱磁异常信号进行提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,引入反映信号能量分布特性的小波熵概念和一个调节因子,最终确定阈值,利用软阈值方法处理高频系数。通过计算机仿真对算法进行了检验。结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,还原原始信号。     

五筒晶格光子晶体的带隙分析

针对地下磁性掩埋物检测时,磁异常信号信噪比低的问题,提出基于小波熵的微弱磁异常信号降噪方法。小波变换对弱磁异常信号进行提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,引入反映信号能量分布特性的小波熵概念和一个调节因子,最终确定阈值,利用软阈值方法处理高频系数。通过计算机仿真对算法进行了检验。结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,还原原始信号。     

基于双树复小波变换的心电信号去噪研究

在心电信号处理过程中,为了避免产生Gibbs振荡现象和严重的频率混叠现象,提出一种基于双树复小波变换,并结合最大后验估计确定阈值的心电信号去噪方法.文中采用了信噪比和均方误差来评价双树复小波变换和离散小波变换两种方法对心电信号的去噪效果.实验结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换去噪更彻底,边界、纹理等特征能较好地保留,可以作为一种生物医学信号降噪处理的新方法.