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在小波阈值增强算法中存在的主要问题是阈值的选取。Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想。利用统计学中的自由分布式错误发现率(False Discovery Rate,FDR)假设检验方法,提出一种新的阈值算法。选取sym4小波函数对带噪信号进行处理,仿真结果表明该算法的信号增强效果优于通用阈值的信号增强效果。 相似文献
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现场采集的滚动轴承复合故障声学信号存在噪声来源复杂、背景噪声强、非线性等特点,导致已知的自适应多尺度形态滤波不能很好的适用于轴承复合故障的盲分离。针对上述问题,提出一种基于改进的自适应多尺度多结构形态滤波(IAMSCMF)、改进的小波阈值降噪方法(IWTDM)和稀疏量分析(SCA)相结合的滚动轴承复合故障特征盲提取方法。首先利用IAMSCMF和IWTDM构造滤波器进行滤波及提高信噪比(SNR);其次利用SCA分离信号;最后用FFT进行频谱分析。仿真分析和滚动轴承现场采集声学信号分析结果均清晰的提取出了轴承故障特征,验证了算法的有效性。 相似文献
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局部投影降噪算法在其应用过程中,邻域的选择对降噪效果有较大影响。提出了改进算法以解决传统算法中邻域难以选取的问题。该方法利用小波包分解技术,依据频带能量的差异将原始信号分解为噪声频带和系统信号频带,将噪声频带能量占原始信号能量的比值估计为噪声水平。在一定程度内逐步增加分解层数,直至该噪声水平收敛。根据收敛时的噪声水平估计相空间中相点的邻域半径,此外利用该噪声水平可实现对原始信号的盲信噪比估计。对含噪的Lorenz和Rossler序列进行数值仿真,结果表明该方法的降噪效果优于一些传统方法和基于定量递归分析的局部投影降噪算法。对实测往复压缩机振动信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。 相似文献
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摘要:爆炸应用波对岩土洞壁所产生的加速度随着能量和时间的变化表现出非平稳的特性,由于加速度传感器的内阻高、输出信号小,容易受到环境噪声的影响,实测加速度曲线中存在大量的噪声信号。文中采用一种双自适应提升的小波变换方法对加速度信号进行消噪处理,在提升过程中采用自适应的方法设计更新算子和预测算子,并采用半软阈值法消噪。实验结果表时,双自适应提升小波变换结合半软阈值消噪方法与传统小波变换消噪方法相比,消噪后加速度信号的信噪比(SNB)有所提高,并且保留了突变信号部分信息量,基于提升方法也大大提高了算法灵活性,缩短计算时间。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法。该方法是通过采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数(IMF)分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hilbert包络解调,得出滚动轴承的故障特征频率。分别用仿真噪声信号和滚动轴承的实验信号对该方法进行验证,并将新改进小波阈值算法与传统的小波硬阈值和小波软阈值算法进行比较分析,结果表明该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能有效获得滚动轴承的故障特征频率。 相似文献
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《中国测试》2016,(7):88-92
由于材料结构的复杂性,超声检测回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法中小波阈值难确定的问题,结合小波良好时频特性和果蝇的全局优化能力,提出基于果蝇算法(FOA)优化小波阈值函数的超声检测信号去噪方法。对原始信号叠加5d B高斯白噪声,通过测试最大信噪比改善量获得最佳小波基和分解层数,采用sym5小波对超声检测信号进行6层分解后,利用果蝇算法对小波阈值进行参数优化,对比传统4种阈值确定方法,提高小波阈值的精度。验证结果表明:该方法对超声检测信号去噪后信噪比、均方根误差和相关性等参数具有满意的效果,去噪效果明显。 相似文献
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针对地铁低速行驶时的轨道振动信号,分析小波去噪参数的选取对去噪效果的影响。以北京某地铁站附近的隧道断面的轨道铅垂向振动加速度信号为例,对轨道振动信号进行小波分解、阈值去噪和重构。以信噪比作为去噪质量评价指标,采用Kruskal-Wallis非参数检验方法分析小波系、小波阶数、小波分解层数和阈值的选取对去噪效果的影响。基于信噪比最大化原则,确定地铁低速行驶时轨道振动信号的最优小波去噪参数。结果表明:显著性水平0.05下,小波系、小波阶数的选取对地铁轨道振动信号小波去噪效果没有显著影响,不同的小波分解层数、阈值对地铁轨道振动信号小波去噪效果的影响不全相同;以SymletsA小波系的4阶小波为去噪小波基,经过3层小波分解,基于无偏似然估计阈值和软阈值函数进行小波去噪后的信号获得最大的信噪比,去噪后的振动信号保留了原始信号的峰值特征,同时信号曲线的光滑性有了显著改善。 相似文献
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介绍了一种适合于管道应力波检测的基于小波变换的去噪方法。利用小波变换多尺度分析的优点。根据有用信号和噪声在小波变换不同尺度下的传递特性的不同,进行小波系数阈值选取后,对剩余小波系数重建信号,得到有用信号的波形。结果表明,它能较好地抑制噪声,使信号的信噪比明显提高。 相似文献
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针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于二维EMD和小波阈值的掌纹图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效抑制掌纹图像中含有的噪声、提高特征提取的精度,提出一种基于二维经验模式分解和小波阈值去噪相结合的掌纹图像去噪新方法。首先,对含有噪声的掌纹图像进行二维EMD分解,得到不同特征尺度的本征模函数子图像;然后对中高频成分的IMF进行小波多阈值去噪;最后将去噪处理后的各IMF与残差图像通过加和进行重构。实验结果表明,该方法与单独的二维EMD滤波及小波阈值去噪相比,去噪效果更明显,提取的主线和细节特征更清晰,因而均方误差最小、峰值信噪比最高。 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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海洋平台处于复杂的环境中,不仅受到风浪流的作用,而且还受到平台本身各种机器运转的影响,所以在平台上采集的信号一般都不可避免地包含大量噪声。其中,脉冲噪声是振动响应数据处理中经常遇到的干扰,严重影响了后续损伤敏感特征的提取。为了更好地消除脉冲噪声对特征提取的不利影响,引入了一种峰度检验和小波包阈值联合的降噪方法。将测得的原始信号进行峰度检验,确定脉冲噪声的影响区间,对区间内的信号进行小波包阈值降噪处理,并对处理后的小波包系数进行重构得到降噪信号。针对某在役导管架平台的实测数据,验证了该研究提出的降噪方法的有效性。结果表明,该方法改善了受脉冲噪声影响的加速度信号的质量。 相似文献