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用荧光分析法对物质进行定量分析时,荧光信号的去噪影响测量灵敏度.本文基于小波变换的多分辨率分析,研究了应用小波变换进行荧光信号滤波的方法,通过正交小波对荧光信号的分解,把频率成分复杂的荧光信号分解到互不重叠的频带,根据需要删除某些频带的荧光信号,然后用小波重构算法对荧光信号进行重构,实现对荧光信号的提取.并且通过对二氧化硫荧光暗电流信号提取实验,验证了小波变换的优越性. 相似文献
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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。 相似文献
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轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用MM(Majorization Minimization)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。 相似文献
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轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用优化最小(Majorization Minimization,MM)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。 相似文献
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自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰,机组运行或其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数,应用自适应滤波首先对信号进行预处理,去掉强大的工频及其谐波成分,使信号的信噪比得到很大的提高;然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理,提取其模态信息。结果证明,将这两种方法结合后的信号特征提取效果是比较理想的。 相似文献
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机车齿轮箱齿轮工作环境恶劣极易出现齿轮损伤。齿轮箱齿根裂纹损伤检测是保证列车安全运行的有效措施。本文提出了一种基于随机共振以及图谱理论相结合的齿根裂纹故障提取方法。基于随机共振以及图谱理论的故障提取方法具体过程如下,首先,运用复Morlet小波梳状滤波器对原始信号进行解调处理;然后,运用图谱理论方法对仿真信号进行处理提取信号中含有的冲击信号成分;最后利用随机共振方法对提取的冲击信号进行处理,达到消除信号中噪声干扰增强信号中冲击成分的目的。运用本文提出方法对仿真数据进行处理,证明了本文提出方法的有效性。 相似文献
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基于频率变化的结构地震损伤评估方法具有机理明确和精度较高等特点,但传统信号分析方法在时频分辨率上不能同时满足精度要求,导致时变频率不能直接从响应信号中精确获取,影响频率法损伤评估的应用。依据时频边缘条件提出时频谱分析精度评价标准,通过对比不同的信号分析方法,确认具有特定基函数的小波包变换是获取精确时变功率谱的有效工具。提出基于小波包脊的时变频率提取方法,在此基础上依据结构频率的变化可计算结构时变损伤指标,并最终实现结构多维地震损伤评估。算例表明基于小波包变换和时变频率的结构地震损伤评估方法可以较准确地反映结构的整体损伤演变过程和最终损伤程度。应用该方法时仅需要结构的位移时程,在结构动力分析、抗震验算以及实际结构的震害评估中均具有良好的适用性。 相似文献
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提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的心率变异信号分析的新方法。心率变异分析被广泛应用于评估心脏自律功能以及疾病诊断领域。为获得更多心率信号内在特征,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)方法将信号分解为一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),运用Hilbert变换计算并分析各层IMF的瞬时频率和瞬时幅值,从而获取信号所包含的内在信息、心率变异突发时刻和变化趋势。结合积分脉冲频率调制(Inte-gral Pulse Frequency Modulation,IPFM)模型模拟出的心率信号以及真实的心率信号,利用小波分析方法以及HHT方法对心率信号进行对比分析,实验结果证明了HHT方法的可行性,显示了该方法相对于小波分析方法的优势。 相似文献
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目的分析得到非线性保守包装系统跌落冲击的近似解析解。方法提出一种新的非线性分析方法,选取三次非线性和瓦楞纸板型的混合非线性跌落冲击模型为例,分析得到近似解析解。结果原控制方程无需简化,近似精度随着近似阶数的提高而提高,对强非线性问题仍然有效。结论该研究为非线性包装系统跌落冲击响应分析提供了一种新的分析方法。 相似文献
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通过分析典型声发射信号及其特征提取,将小波尺度谱引入到声发射故障诊断领域,首次提出了声发射信号的小波尺度谱分析法。给出了小波基函数及其参数的选取,克服了声发射信号小波尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷。将小波尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确。仿真分析和实验研究均表明小波尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测与故障诊断。 相似文献
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针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号。通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较。实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息。 相似文献