一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法

针对故障诊断的需要和信号特点,提出一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。     

De-noising of Magnetic Flux Leakage Signals Based on Wavelet Filtering Method

ABSTRACT

To improve the accuracy of the magnetic flux leakage (MFL) nondestructive testing in practical applications, it is very significant and key to deal with the detected MFL signals. As for the de-noising process of the MFL signals, a multilevel filtering approach based on wavelet de-noising combined with median filtering is proposed. By analyzing and comparing the de-noising properties of three wavelet families, i.e., Daubechies wavelet, Coiflets wavelet, and Symlets wavelet, two wavelet bases with the best de-noising performance are recognized and selected, namely sym6 and sym8 (the Symlets wavelet functions of order 6 and 8). Then, a new cascaded filter is constructed by combining sym6 and sym8 wavelets and cascading the median filtering method. An experimental platform is established to carry out the MFL testing, through the de-noising process for the measured MFL signals, and the results indicate that the proposed improved algorithm integrates with the merits of wavelet de-noising and median filtering. Compared with the traditional wavelet de-noising, the improved algorithm can not only improve the signal-to-noise ratio (SNR), but also reduce the de-noising error, resulting in enhancing signal quality to facilitate subsequent defect recognition.     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

Drum of CTP Device Dynamic Balance Based on Theory of Wavelet Transform

Conclusion is that the soft threshold de-noising effect is better than hard threshold de-noising though the signal to noise ratio and Root Mean Square error. After analyzing, de-noising and reconstructing signal through wavelet packet from Matlab software, the average value of peak extracted from signal reconstruction is gotten to provide data for dynamic balance. Making use of the influence coefficient method to adjust drum of CTP dynamic balance, the program of Matlab is used to find phase position and weight of the mass block quickly, which can provide evidence for software for dynamic balance developed.     

提升小波包最优基分解算法在爆破振动信号分析中的应用研究

针对工程爆破网络监测与预报系统对精度、效率的要求,本文提出将提升小波包最优基分解算法应用于爆破振动信号的降噪处理及能量特征提取。在提升小波包多尺度变换的基础上,通过对最优基搜索算法的改进满足了复杂信号在线处理对算法的需求,结合应用实例验证了该算法能够有效滤除实测信号中的干扰噪声,并准确获取信号在各频带的能量分布特征。提升小波包最优基分解算法在爆破振动信号分析中的应用为爆破振动危害的研究和控制提供了分析基础和技术支持,具有良好的应用前景。     

小波消噪阈值算法优化

在研究小波固定阈值消噪方法,讨论阙值估计经验公式的基础上,针对加性噪声小波变换后的统计特征,提出了一种自适应闽值优化算法,该算法可以较准确地估计噪声水平,在消噪的同时保留语音信号中的弱特征成分。通过仿真实验验证,优化算法较传统算法能够更加有效地消除语音噪声,获得最大信噪比。     

基于稀疏AR建模信号去噪研究与应用

为去掉在不同环境、设备下所采集信号中的不同分布形态噪声,引入稀疏优化求解思路构建新的去噪算法。设信号的AR模型系数是稀疏的,且噪声对AR模型系数影响均衡分布,则可用采集的含噪声信号构建稀疏AR模型有效消除噪声。用含噪声信号构建AR系数矩阵作为过完备稀疏基,通过多次重复随机抽取方式获得多个欠定方程组;利用稀疏优化求解算法获取AR模型稀疏系数;据稀疏系数平均值重构信号。仿真实验表明,信号含噪声较大时该算法较经典小波及中值滤波去噪效果更好。     

最优小波包基算法在爆破振动信号去噪中的应用

为比较基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法的优越性,采用延期时间分别为22 ms、45 ms和75 ms高精度雷管进行台阶爆破试验,对监测的振动信号分别用基于小波变换去噪算法和基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法进行对比并计算2者方法的峰值信噪比.结果表明:基于Shannon熵准则的最优小波...     

基于多假设检验的新型小波滤波算法

小波阈值滤波是信号处理领域的重要方法,根据信号和白噪声在小波空间上传播的特性,提出了一种基于多假设检验确定小波滤波阈值的新算法。将小波阈值处理过程看作一个多重假设检验过程,FDR（False Discovery Rate）准则的step-up和step-down过程均能控制FDR在给定的显著性水平,综合这两个过程形成了FDR step-up-down过程并应用于确定小波滤波阈值。仿真实验表明,算法能够灵活调整显著性水平的大小来达到滤波后所希望的效果,以信噪比和均方误差作为衡量指标,本方法滤波效果与hearsure方法相当,优于BH FDR及sqtwolog方法。讨论了显著性水平的选取对滤波效果的影响,指出显著性水平的大小与信噪比的改善并非线性关系,提出了合理选取显著性水平的思路。     

桥梁健康监测采样信号 EMD小波相关降噪研究

为了进一步降低桥梁健康监测采样信号的噪声水平,根据其信号特征,在传统EMD小波阈值降噪算法的基础上,提出一种改进的降噪算法,称为EMD小波相关降噪算法。该算法综合了EMD、小波变换和相关检测三种方法的优点,首先对各阶IMF小波降噪前后的分量分别进行整体和局部相关检测,并以前三阶整体相关系数的均值作为降噪阈值,最后进行局部相关阈值降噪,得到降噪后的信号。将该算法与EMD小波阈值降噪和小波默认阈值降噪算法进行数值仿真和有限元仿真试验对比,结果表明,提出的EMD小波相关降噪算法具有更好的降噪效果,能够用于桥梁健康监测采样信号降噪处理。     

邻域比较数字滤波与小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了邻域比较与小波变换相结合的脑电信号消噪方法,并利用这种方法对含有脉冲噪声的脑电信号进行消噪。首先介绍了邻域比较滤波的算法和小波变换消噪的原理,然后对实测的10例脑电信号进行消噪处理,最后将两种方法相结合的消噪效果与小波变换的消噪效果进行对比。实验结果表明,无论是信噪比还是均方根误差,两种方法相结合的消噪效果均优于小波变换的消噪效果。     

小波变换在履带车辆振动信号处理中的应用

为解决履带车辆振动信号受强噪声信号干扰的影响,运用小波变换原理,根据重构因子比较几种小波基,确定适合履带车辆振动信号的小波基和阈值,描述小波分层方法,对履带车辆振动信号进行去噪。仿真计算结果表明小波变换去噪方法能有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,提高信噪比和减小均方误差,为履带车辆振动信号预处理提供一种可行的方法。     

中值与小波消噪集成的转子振动信号滤波方法研究

对受强脉冲随机噪声干扰转子振动信号的滤波方法进行了研究。提出了一种将中值滤波与小波消噪算法集成的混合滤波器。其中,中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声分量,小波消噪平滑线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声。结果表明,实施的滤波方法对该类信号的处理效果好,获取的转子本质振动信号保持了信号的光滑性。     

改进EMD-小波分析的转子振动信号去噪方法

针对低信噪比转子振动信号的去噪问题,提出了EMD和小波分析相结合的去噪方法。首先对含噪信号进行EMD处理,利用连续均方误差准则对IMF分量进行高低频区分。然后设定不同的阈值,利用小波分析对高低频IMF分量进行有用信号的提取,将提取的信号和低频IMF分量叠加重构,实现降噪。为了验证所提方法的有效性,进行了数字仿真和转子振动信号降噪分析,结果表明,所提方法整体上优于EMD和小波阈值去噪方法。     

基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法及故障诊断的应用

分析了传统的小波去噪方法和小波变换的滤波特性.利用小波变换技术、奇异值分解技术和Morlet小波良好的时域和频域特性,提出了基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法.首先,采用最小Shannon熵方法确定出最优Morlet小波;然后,利用奇异值分解技术确定出最佳变换尺度a;最后对信号进行滤波消噪处理,从而提取信号中的有用成分.实验结果表明,该方法具有良好的去噪性能,用于故障特征提取是有效的.     

基于小波变换的整车驾驶性评价信号去噪

整车驾驶性评价试验采集的加速度信号中混有噪声,严重影响了数据的准确性。针对整车驾驶性评价试验中采集的加速度数据存在的噪声对驾驶性评价指标值的准确性产生影响的问题,提出一种适合于整车驾驶性评价试验数据的小波去噪方法:根据整车加速度数据特征,初步选择备选的小波基函数,通过评价信噪比和均方根误差确定最优的小波基函数和阈值选取规则组合,在此基础上对含噪信号进行多个尺度的分解,通过评价由平滑度和均方根误差构造的复合指标确定最优小波分解层数,从而实现对噪声信号的滤除。对一换挡工况的加速度试验数据采用上述方法的去噪并进行分析,分析结果表明,该小波去噪方法不仅较好地保留了换挡工况中用于评价驾驶性的振动与冲击指标特征,并且能够有效地提取信号的有用频率成分,保证了驾驶性评价指标值的准确性。     

Wavelet packet transform-based anti-jamming scheme with new threshold selection algorithm for GPS receivers

We propose a wavelet packet transform (WPT)-based adaptive predictor to cancel the jamming signal for global positioning system receivers. In addition, a new adaptive threshold selection algorithm, which exploits the information embedded in both time- and WPT-domains, is proposed. This threshold is used for the WPT de-noising algorithm to generate the reference signal for the adaptive predictor. Simulation results confirm that our method significantly outperforms one existing WPT-based anti-jamming scheme.     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

Improving performance of wavelet-based image de-noising algorithm using complex diffusion process

Abstract

Image enhancement and de-noising is an essential pre-processing step in many image processing algorithms. In any image de-noising algorithm, the main concern is to keep the interesting structures of the image. Such interesting structures often correspond to the discontinuities (edges). In this paper, we present a new algorithm for image noise reduction based on the combination of complex diffusion process and wavelet thresholding. In the existing wavelet thresholding methods, the noise reduction is limited, because the approximate coefficients containing the main information of the image are kept unchanged. Since noise affects both the approximate and detail coefficients, the proposed algorithm for noise reduction applies the complex diffusion process on the approximation band in order to alleviate the deficiency of the existing wavelet thresholding methods. The algorithm has been examined using a variety of standard images and its performance has been compared against several de-noising algorithms known from the prior art. Experimental results show that the proposed algorithm preserves the edges better and in most cases, improves the measured visual quality of the de-noised images in comparison to the existing methods known from the literature. The improvement is obtained without excessive computational cost, and the algorithm works well on a wide range of different types of noise.     

基于小波分析的信噪分离方法研究

利用噪声信号小波变换的数学期望或小波变换模的平均密度随分解层次增加不断衰减的特性,结合Mallat分解与重构算法提出对信号进行小波变换分析的方法.运用db2和db5小波,对一受噪声污染的正弦电压信号分别进行5层分解.检测结果表明,选取合适的基小波和分解层次,能有效地实现信噪分离.