基于小波分析联合VMD的超声信号去噪方法研究

超声信号在空气中传播效率低、气固界面耦合时透射率差,且易受到接收电路固有噪声和材料晶粒散射噪声的影响,导致接收的信号信噪比低。针对这一问题,结合小波分析“信号显微镜”的优点和变分模态分解(VMD)在窄带谐波信号提取方面的优势,提出一种基于小波分析联合VMD的超声信号去噪方法,并且对小波的阈值做改进,以减少信号的损失。利用改进阈值的小波分析对信号预处理,实现信号和噪声的初步分离,然后用VMD分解信号,提取所需频带的分量,对小波处理的结果进行优化,达到最终去噪的目的。实验数据表明,处理后的超声信号与原始信号相比,SNR平均提高1.84 dB,MSE减小34%,改进阈值后时域峰值损失减少7%,信号能量损失减少13%。该方法去噪彻底,有用信号保留完整,为超声信号的去噪提供新思路。     

基于改进VMD算法的岩体失稳声发射信号去噪方法

针对岩体失稳声发射信号具有非线性、非平稳的特点和在采用传统变分模式分解VMD算法对岩体失稳声发射信号去噪时分解参数K难以确定的问题,提出一种基于改进VMD算法的信号去噪方法。以红砂岩为研究对象,首先采用VMD算法将原始失稳声发射信号分解得到多个IMF分量,引入相关系数构建有效分量的选取方法,计算不同K值下各IMF分量与原始信号的相关性,然后根据有效IMF分量选取原则选取有效IMF分量进行信号重构并剔除虚假IMF分量,最后以均方根误差与相对误差为去噪效果评价指标,得到不同K值下的去噪结果。经仿真和实验分析可知,改进的VMD算法去噪效果显著。     

基于IVMD-RPE的船舶噪声信号去噪及特征提取方法

针对由于复杂环境条件下的船舶噪声信号识别度低的问题,提出了一种改进的变分模式分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)、反向排列熵(Reverse Permutation Entropy,RPE)、加权排列熵(Weighted Permutation Entropy,WPE)和能量比相结合的船舶噪声信号识别分类方法。该方法利用IVMD将信号分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);再利用RPE对IMF进行筛选,得到敏感IMF,实现去噪过程;最后计算IMF的WPE并与各个IMF的能量比构建特征向量,建立长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行识别分类。实验结果表明,与经验模态分解相比,文中提出的基于IVMD-RPE的船舶噪声信号去噪及特征提取方法能有效减少环境噪声的影响,提高信噪比,对船舶噪声目标信号识别分类的准确率更高。     

旋转机械故障信号的去噪源分析

旋转机械振动信号是其故障特征识别与诊断的重要信息来源,将应用统计特征来分解混合信号的去噪源分离(DSS)引入到旋转机械故障诊断中。研究DSS基本理论及其正切去噪函数,并进行模拟信号分离,其分离后的性能指标及与源信号相似系数均优于盲源分离;并将DSS应用于某燃气轮机的实测故障信号分析,诊断出转子发生不平衡及异频伪共振现象,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,为机械设备的状态监测和故障诊断提供新的思路和方法。     

基于噪声信号和改进VMD的滚动轴承故障诊断

受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难.文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法.该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各...     

基于EMD的激光雷达信号去噪方法

针对激光雷达回波信号较弱易于被各种噪声污染的特点,本文提出利用经验模态来模态分解(EMD)这一非线性、非平稳信号处理方法,对Mie散射激光雷达信号进行多尺度分解.该方法是利用信号内部时间尺度的变化做能量与频率的解析,采用这种方法能够将噪声污染的激光雷达信号分解成若干个线性、稳态的本征函数(IMF),通过对本征函数的重构,去除包含高频噪声的IMFs,从而达到去噪目的.实验结果表明,这种方法的去噪能力强,并且具有自适应的特点,从而说明了这种方法在信号去噪中的优势.     

基于神经网络的侧向激光雷达信号去噪算法

针对侧向激光雷达应用于气溶胶探测领域时,雷达回波信号易受噪声影响这一问题,本文提出了一种基于神经网络的激光雷达信号去噪算法。该算法在卷积神经网络基础上融合残差学习法和批量标准化,引入了注意力机制,改进激活函数,提升了网络性能和学习效率。采用本文提出的方法对噪声进行预测,实现了信号和噪声的有效分离,提高了侧向激光雷达CCD图像的信噪比。实验结果表明,使用本文提出的去噪算法对侧向激光雷达CCD图像进行去噪,图像的峰值信噪比提高了约5 dB,信号相对误差减小至9.62%,本文提出的去噪算法优于小波变换、维纳滤波等去噪方法,验证了该方法的可行性和实用性。

     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

基于EMD的振动信号去噪方法研究

煤矿机械在重载情况下运行,其振动信号往往具有非线性、不平稳等特性,其不仅带有大量设备运动状态的信息,同时也夹杂着大量的环境噪声,无法直接对其进行分析。而经验模式分解(EMD)在处理非线性、非平稳信号时具有一定优势,是一种自适应的信号处理方法。针对煤矿机械振动信号的特性,提出基于EMD的去噪方法,首先将振动信号进行EMD分解,得到各固有模态函数(IMF),然后计算各IMF与原始信号的相关系数,并将相关系统按照从小到大进行排序,通过相邻两个相关系数的差值最大,找到敏感IMF分量重构,实现非平稳信号的滤波,为机械设备后期故障诊断奠定了良好基础。并通过实验数据分析,验证了EMD方法对振动信号进行去噪的有效性及可行性。     

一种基于噪声概念的新的去噪方法

在几乎所有的图像处理领域,在正式对图像处理之前,为了改善图像的质量,一般都要去除在图像传输等过程中产生的噪声。笔者介绍了一种新的去噪方法,该方法是基于噪声的概念提出的,对去除诸如椒盐噪声、随机噪声等效果都很好,尤其对随机噪声更显出其优势。该算法简单有效,容易实现。最后给出了在不同噪声量的情况下试验的对比图,经过大量的试验证明,这种新的算法能得到很好的去噪效果。     

基于批量重归一化去噪网络的地震信号消噪

随机噪声衰减是地震勘探中的一个关键步骤,针对大多数深层卷积网络用于压制地震勘探随机噪声性能易于饱和,导致无法从训练数据中学习或无法更新权重等问题,提出批量重归一化去噪网络(Batch-Renormalization Denoising Network, BRDNet)。通过结合两个并列的分支网络以增加网络宽度,从而获得更多特征,上层网络由残差学习(Residual Learning, RL)和批量重归一化(Batch Renormalization, BRN)组成,下层网络包括BRN、 RL和扩张卷积。批量重归一化技术解决了内部协变量移位和小批量问题,采用整体方式的RL以及扩张卷积来促进网络训练,可提取更多特征进行去噪。人工合成记录和野外实际记录的处理结果表明：相较于f-k滤波,小波去噪,时频峰值(Time-Frequency Peak Filtering, TFPF)滤波及现有的深度卷积神经网络(DnCNN), BRDNet具有更好的噪声压制能力和保幅效果,能够有效提高地震数据的信噪比和分辨率,为下一步进行地震解释提供有力的保障。     

基于频域盲解卷的噪声信号分离

由于机械噪声传播过程中存在反射等多种因素影响，大多数情况下混合噪声分离更适合采用卷积模型，为此提出了一种多频点盲解卷算法。有别于传统的频域盲解卷算法，新算法利用有限的少数几个频率点直接从频域模型恢复出时域噪声信号。算法为瞬时混合盲分离。主成分分析一瞬时混合盲分离结构，首先对给定的每一个频率点执行瞬时混合盲解卷算法，获得噪声源的基本估计，然后再经过主成分分析和第二次盲源分离。提高分离性能和增加算法鲁棒性。由于算法不需要对所有频率点执行瞬时混合分离，计算量小，同时也不存在传统频域盲解卷算法排列顺序不确定性的缺点，具有较好的应用价值。仿真实验证实了新算法能有效地分离机械噪声信号。     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。     

基于小波变换的声信号去噪处理方法

本文对阿帕奇直升机与坦克的声信号加上白噪声进行FIR线性滤波和小波变换滤波预处理，再应用一个非线性软门限函数在小波域内将噪声抑制，最后通过小波逆变换得到重构的声信号。结果表明。小波变化预处理方法较传统滤波方法具有更好的去噪效果。     

基于第二代小波变换的旋转机械振动信号去噪

旋转机械故障振动信号存在不同形式的波形特征,传统小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,而造成原始信号的部分有用的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,提出一种基于第二代小波变换的振动信号预处理方法,即针对分析信号的局部特征,以预测方差最小为目标,对每个样本选择最佳的预测算子,使小波基函数始终能够匹配信号的局部特征。仿真试验表明,该方法克服了传统小波去噪中降噪信号丢失了部分细节信息的缺点,不仅可有效去除振动信号的噪声,而且能够为保留信号的局部信息。     

基于EEMD-SCBSS的岩石声发射信号去噪方法

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...     

基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法

目的为了有效去除彩色图像中的椒盐噪声,提高彩色图像质量。方法采用椒盐噪声检测和中值滤波相结合的方法,提出一种基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法。将图像转换到HSI颜色空间,根据椒盐噪声在S通道具有极大值或极小值的特点判断出可疑椒盐噪声的位置,在H通道、I通道将可疑椒盐噪声分为噪声点和有用信号,对检测出的噪声像素进行中值滤波去噪。结果采用文中算法去噪后,验证图像主观评价值(Z)为1.30,平均PSNR为37.54,SSIM为0.99,Entropy为7.31,在主客观评价上优于现在常用算法。结论文中提出算法可以为彩色图像椒盐噪声的去噪提供理论基础,具有一定的实际应用价值。     

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。     

基于小波变换的荧光检测信号的去噪研究

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.     

基于SVD差分谱去噪法分析地铁调车测试噪声

在对地铁调车进行室内噪声测试时,无法避免不确定因素对信号的干扰,为得到机车室内室外的噪声值以及理想的频谱信息,需要对地铁调车整体进行同步测试和信号去噪。在通过传声器同步测试地铁调车室内噪声后,发现二位端司机室测点在发动机转速750,1 000,1 200 r/min 3个工况下噪声值为75.6～80.1 dB(A),满足国标限值;在发动机转速1 500,1 800,2 100 r/min 3个工况下噪声值为82.5～92 dB(A),属于超标。室外噪声均满足国标限值。在使用奇异值分解差分谱法对二位端司机室测试信号去噪后,得到较为理想的测试信号频谱,同时通过分析频谱可知在63 Hz处出现异常,并且以630 Hz为中心频率。分析结果可以作为后期车辆降噪工作整改参考。