基于改进小波算法的轴承信号降噪研究

针对传统阈值函数降噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,采用层层递进的改进方法对小波阈值和小波阈值函数做了去噪研究。小波阈值的改进是基于不同分解尺度小波阈值算法,改进阈值考虑了轴承故障信号在不同分解层上的去噪特性和噪声在各分解层上的分布情况。小波阈值函数改进是基于对数逼近阈值函数算法,改进阈值函数考虑了传统软阈值函数的不连续性和硬阈值函数的偏差性。从传统阈值函数、改进阈值函数和传统阈值、改进阈值选取上看,传统阈值函数结合改进阈值去噪效果最好,其次是传统阈值函数结合改进阈值,最后是传统阈值函数结合传统阈值。在小波去噪算法中,改进小波阈值法可获得较好的去噪效果。     

一种新的小波阈值去噪算法研究

为了更好地消除噪声对被测信号的干扰,针对传统小波软、硬阈值函数与全局阈值去噪算法的不足,综合考虑了小波阈值的估计与阈值函数的选取,提出了一种新的小波阈值去噪方法。对仿真信号与实验轴承振动信号进行去噪分析,并与几种不同的小波阈值去噪算法结果相对比。结果表明:新的小波阈值去噪算法更好地去除了噪声并保留了信号的原始特征,是一种更加优越的去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于改进阈值小波算法的汽车轮速信号处理

在汽车制动过程中,轮速信号中的噪声对制动有着直接的影响,运用小波理论可以对轮速信号中的噪声进行去噪处理。噪声的幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的幅值与小波变换的尺度变化无关。在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数量化法,该方法克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点,并把它们应用在汽车轮速信号的去噪上。新的阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单等优点。实际信号处理结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪算法。     

空气耦合超声信号的小波阈值滤噪试验研究

穿透式空气耦合超声检测中,由于较低声波透射率、激励接收系统噪声及声波在介质中的散射噪声导致接收信号信噪比较低,小波阈值滤噪技术在解决上述问题时面临小波基、分解层数及阈值函数的选取难题。基于小波分析的基本原理,以单因素分析方法开展小波阈值滤噪试验研究。选择不同小波族(Daubechies,Symlet和Coiflet)中的小波基、小波分解层数(4～8层)及阈值函数(软阈值及改进阈值函数)对实际含噪超声信号进行小波阈值滤噪处理,并通过对比滤噪信号的信噪比及频谱特性得出不同参数对滤噪效果的影响。结果表明,选择Coiflet小波族中的小波基能获得具有更高信噪比及透射信号幅值的滤噪信号;分解层数越高,滤噪信号的信噪比越高,但增长趋势渐趋稳定;阈值函数对滤噪性能的影响并不十分显著,一般采用软阈值函数或改进阈值函数就能获得良好滤噪效果。     

改进型阈值函数在小波阈值图像去噪中的应用

介绍了传统小波阈值去噪方法的去噪原理。小波阈值去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。该文对常规的软阈值和硬阈值函数在常规的图像去噪中存在的缺陷进行了分析,在此基础上提出了一种改进的阈值函数,改进后的阈值函数克服了软阈值函数中小波系数估计和原系数之间的固有偏差的缺点,也克服了硬阈值函数不连续的特点。实验结果表明,采用改进的阈值函数进行图像去噪处理后,图像具有更高的峰值信噪比,均方差更小,同时对软阈值函数的细节模糊现象和硬阈值函数的Gibbs现象都有不同程度的改良。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法及仿真

针对小波阈值去噪算法中传统软、硬阈值函数以及现有的一些文献所设计阈值函数的不足,提出一个新的阈值函数,此函数具有更好的光滑性,其随着小波分解尺度的变化而发生变化,具有很好的适应性,函数中无不确定参数,提高了去噪稳定性。仿真结果显示,采用新阈值函数去噪后的信号信噪比和均方根误差均优于传统阈值函数及现有的两种改进阈值函数,去噪效果良好,具有广阔的应用前景。     

基于蚁群算法优化选取阈值的EMD消噪方法

为了改进经验模式分解(EMD)算法的消噪性能,在传统EMD消噪分解的基础上,参照小波阈值的消噪方法,提出了一种基于自适应阈值的EMD消噪方法。首先,建立去噪阈值和均方误差之间的对应函数,在所选阈值保证均方误差最小的前提下,利用具有较好全局搜索性的蚁群算法,根据建立的函数搜索阈值,克服了传统方法中硬阈值和软阈值固定选取的缺陷,实现了最优阈值的选取。仿真信号分析和实际轴承故障信号分析表明,该方法与传统的EMD消噪方法、软硬阈值分析方法相比,消噪效果更加明显。     

小波包尺度相关性阈值函数去噪算法研究

传统的小波包阈值函数如软、硬阈值函数等其去噪形式固定,对全部小波包系数进行相同的阈值化处理,然而噪声在小波包系数中的分布却并不均匀。为了弥补这一缺陷,提出了一种新的带参数的阈值函数,对最大分解尺度与其相邻尺度的小波包系数进行相关性计算,且以该值作为调节参数,对相关性弱的小波包系数进行大尺度收缩而对相关性强的小波包系数尽可能地保留,以达到自适应去噪的目的。利用此方法对滚动轴承振动信号进行去噪分析且对去噪后信号进行功率谱分析,与其他方法进行对比,结果表明该方法去除噪声较为彻底,且能更好地还原信号的特征信息。     

一种改进的小波包阈值去噪法在压缩机振动信号分析中的应用

结合变频涡旋压缩机振动小,噪声低的特点,利用一种改进阈值的小波包函数进行去噪处理,克服了硬阈值去噪不连续的缺点,同时还克服了软阈值函数去噪中的估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷。通过Matlab仿真分析比较了这3种去噪效果。     

基于小波阈值去噪法阈值函数的研究

基于小波变换的阈值去噪法是去除数学信号中白噪声的有效算法,其中阈值的选取与阈值的处理方式都是影响重构信号连续性与精度的关键。本文在传统软阈值和硬阈值法的基础上进行改良,构造了一种新的阈值函数,克服软硬阈值的缺点和偏差。从仿真结果可以看出,该改良的阈值函数法去噪效果优于传统阈值法。     

一种改进的小波域去噪算法

在Donoho D L和Johnston IM提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果,还是在信噪比增益和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

基于改进平移不变量小波阈值法的齿轮泵振动信号降噪

齿轮泵的振动信号中含有大量噪声,在对其进行应用之前必须降噪处理。传统的小波阈值降噪法在信号的奇异点附近会产生振荡现象,为此研究了一种新的小波阈值函数,把新的阈值函数和平移不变量相结合,提出了改进小波阈值法的平移不变量降噪方法。该方法克服了软、硬阈值的缺陷,同时抑制阈值法降噪时产生的伪吉布斯(Pseudo-Gibbs)现象。利用该方法对仿真信号和实测齿轮泵振动信号进行降噪处理,并与小波软、硬阈值法及新阈值法进行了对比。结果表明:该方法具有更好的降噪效果,可应用于齿轮泵振动信号降噪处理。     

小波阈值降噪技术在齿轮箱振动信号处理中的应用研究

阐述一维信号的小波降噪原理及小波阈值降噪方法,用MATLAB软件对齿轮箱振动信号进行降噪处理。利用图像和计算数据说明不同小波函数和不同阈值规则的消噪效果,得出Stein无偏似然估计阈值(Rigrsure阈值)方法对强噪声复杂的齿轮箱振动信号降噪效果最佳。     

基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断.依据峭度最大准则确定最优Morlet小波基.利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪.试验表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征.     

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。     

奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

基于CEEMD的滚动轴承振动信号自适应降噪方法

针对滚动轴承故障特征信号容易被噪声掩盖难以提取的问题,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承振动信号自适应降噪方法。为了准确判定噪声分量和有用信号分量的分界点,在对振动信号进行CEEMD分解后,设计了依据信噪分量自相关函数的单边波峰宽度特性自适应地判定分界点的方法。为了保证重构信号的完整性,利用改进的小波阈值降噪方法提取低频IMF分量中的高频有效信息。实验分析表明,结合改进阈值函数的CEEMD自适应降噪方法能够有效地去除故障振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了滚动轴承振动信号的突变细节,达到了不错的降噪效果。