管道漏磁在线检测系统的研究

介绍了高精度管道漏磁在线检测系统的检测原理及基本结构,研究了基于单片控制系统的新型管道漏磁在线检测系统,提出了应用有限元技术、小波消噪、小波包变换、小波神经网络等对管道漏磁检测信号进行处理的方法.     

电磁超声检测信号小波去噪研究

针对电磁超声检测信号含有较多噪声的现象,使用小波分析方法进行了信号去噪。通过建立信号模型,从小波函数的选取、分解层数的选取、阈值函数和阈值的选取等几个方面进行了分析。采用强制去噪、默认阈值去噪、给定阈值去噪三种方法进行小波去噪仿真,比较得出给定阈值去噪方法效果最佳,在保留信号特征值的前提下达到了去除噪声的目的。     

基于小波去噪的微弱信号提取

小波分析理论是近几年来兴起的一种信号处理理论,已经成为信号去噪处理中的一种重要的工具.介绍了小波分析理论及其在信号去噪中的应用,并主要介绍了三种噪声处理方法:默认阈值法、强制阈值法和独立阈值法,运用小波分解与重构去噪方法,实现含噪信号的去噪处理.仿真结果证明:在信号分析中,利用小波变换来实现信噪分离提取弱信号是一种非常有效的方法.     

小波分析中4种去噪方法的分析比较

分析了基于小波分析的4种不同的去噪方法,并在其中寻找最适宜在实际中应用的心电信号中肌电干扰的去除方法。4种去噪方法分别采用软、硬及改进等3种阈值函数,通过MATLAB对MIT-BIH数据库中所提供的心电信号进行实验分析,根据去噪效果及所需时间对比结果判断最适宜的去噪方法。离散小波变换阈值法在采用3种阈值函数时去噪效果均较差,平移不变量小波阈值法本身运算量过大,平稳小波变换阈值法与提升小波变换阈值法在采用改进阈值函数时去噪效果好且所需时间相对较少。采用改进阈值函数的平稳小波变换阈值法与采用改进阈值函数的提升小波变换阈值法为4种方法中最适宜在心电信号肌电干扰去除中应用的方法。     

基于改进小波域阈值法的平移不变振动信号去噪

针对含噪振动信号的去噪问题,采用了目前最有效的小波算法。在传统小波域阈值法的基础上,克服了软、硬阈值的缺陷,采用了新的闽值函数,并通过平移不变小波变换对去噪效果进行了强化。通过与几种方法去噪效果的仿真对比,其结果表明,新的去噪方案可以获得最大的信噪比（SNR）,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,并在实际振动信号的处理中得到了很好的应用。     

基于小波变换的非接触式电导信号去噪研究

耦合毛细管电泳技术的非接触式电导检测器在检测痕量化学物质时具有较高的灵敏度,然而噪声会导致获得的信号检测结果存在偏差。针对非接触式电导检测信号的数据特点,提出基于小波变换的阈值去噪方法:利用高斯函数模型和高斯白噪声模拟仿真非接触式电导信号曲线,继而逐步选取不同的参数来得到多个去噪结果,并选择若干评价指标对去噪结果进行评价,从而确定最优去噪参数。同时,将小波变换算法与其他常用去噪算法进行对比,验证其优越性。最后将最优参数代入小波阈值去噪算法,对三种痕量无机离子的非接触式电导信号进行去噪处理。实验结果表明:三种痕量无机离子的电导信号经过去噪处理后,信噪比显著提高,数据曲线光滑,且保留了数据特征,具有可行性及有效性。     

多重小波分析在机器人腕力传感器数据预处理中的应用

机器人腕力传感器在工业现场测量力或力矩时,不可避免地受到随机噪声的干扰,从而影响了测量精度的提高.为了克服传统去噪方法的局限性,本文将多重小波变换应用到机器人腕力传感器数据预处理中,采用浮动阈值法消除噪声,并将传统的低通滤波和FFT/IFFT方法与本文介绍的方法进行比较.结果表明,多重小波浮动阈值去噪方法在机器人腕力传感器信号去噪方面优于传统的方法.     

一种新阈值函数的小波变换在心音去噪中的设计

为了解决传统小波阈值函数在心音去噪中存在噪声滤除不完全、去噪信号不连续、震荡,去噪的同时滤除了过多的细节信息等问题。提出了一种新阈值函数的Db6小波变换心音去噪方法。通过调整参数m来调整阈值函数,使得心音信号在小波变换细尺度上去除噪声并且尽可能的保留细节系数。然后用无偏估计优化选取方法选取阈值函数的最优阈值。仿真结果分析表明:该方法克服了传统阈值函数的缺陷,信号的信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)提高了20%和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)提高了32.5%。     

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。     

漏磁检测自动化系统的研究与开发

利用DSP技术对铁磁性材料漏磁检测系统进行开发。以TMS320F2812芯片为主处理器,利用其事件管理器实现了被测件的柔性磁化。采用小波技术对漏磁信号进行去噪处理,利用Matlab验证去噪效果,并研究在TMS320F2812芯片上的算法实现。为减小CPU的负担,提高检测系统的通信能力,采用小波技术对漏磁信号进行压缩。最后,设计开发了漏磁检测系统的外设通信模块以及缺陷标记模块。