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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。 相似文献
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一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用 总被引:7,自引:4,他引:7
摘要:研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明:基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
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大地电磁测深法是基于电磁感应原理,利用天然交变电磁场来研究地下岩层的电学性质及其分布特征。然而,天然电磁场频带范围宽、信号微弱,在实际测量中大地电磁信号极易受到各种电磁噪声干扰,严重影响了后续的电磁法反演解释水平。针对这一难题,将局域均值分解(LMD)的自适应性和小波分析的多分辨性相结合,提出基于局域均值分解和小波阈值的大地电磁噪声压制方法。将含噪信号进行LMD分解得到若干阶乘积函数(PF)分量;根据大地电磁信噪特征保留PF_1分量,仅对其余各阶PF分量选取合适的小波阈值进行降噪处理;叠加重构获得大地电磁有用信号。通过计算机模拟典型强干扰,研究不同小波函数、分解层数及阈值方式下算法的去噪性能,并将其应用于矿集区实测大地电磁数据处理。实验结果表明,所提方法能较好地提取出叠加在微弱大地电磁信号上的大尺度强干扰的轮廓特征,视电阻率曲线更为光滑、连续,低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善。 相似文献
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鉴于偏微分方程在图像去噪中的原理和应用,针对传统机械振动信号去噪方法的局限性,提出了一种基于小波变换模改进Perona-Malik模型的强噪声信号滤波算法并用于机械振动信号去噪。首先研究了小波阈值去噪和Perona-Malik非线性各向异性扩散滤波模型之间的相关性,其次用小波变换模替代梯度模构建改进的扩散系数,并推导出了基于小波变换模的改进Perona-Malik模型。实验结果表明,与传统去噪方法和基本Perona-Malik模型相比,改进Perona-Malik模型不仅较好地实现了强噪声背景信号有效去噪,而且同时保留了信号细节特征,改进算法抗噪声干扰能力强,去噪之后信号畸变小,改进算法使信噪比平均提高了约3 dB。 相似文献
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建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。 相似文献
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利用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transformation,简称HHT)对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),接着选取含有故障信息的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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小波分层阈值降噪法及其在发动机振动信号分析中的应用 总被引:10,自引:4,他引:6
摘要:通过对小波消噪原理的分析及常用阈值规则的降噪性能对比,提出了基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,描述了根据有用信号最小频率成分确定最大分解层数的方法,给出了分层阈值降噪法的步骤,并对模拟的含噪振动信号进行了试验研究,结果表明,该方法具有较好的降噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的恢复,有利于较高频率有用信号的提取。最后,对小波分层阈值降噪法在发动机振动信号分析中的实际应用进行了研究,研究证明,该方法可以有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,为发动机振动信号预处理提供了一种切实可行的方法。 相似文献
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以表面肌电信号和脑电信号为例,提出了一种基于小波能谱熵的生物电信号消噪方法.将信号进行多尺度小波分解,对分解后各尺度的高频小波系数分区间计算小波能谱熵,根据能谱熵的分布特性确定滤波阈值,最后由低频部分小波系数和滤波后的各尺度上的高频小波系数重构得到消噪后的源信号.该方法具有阈值选取自适应性,操作方便.实验结果表明,基于小波能谱熵的消噪方法能有效滤除信号中的绝大部分噪声,且能较好地保留源信号的细节信息. 相似文献
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MOURAD TALBI 《Sadhana》2014,39(4):921-937
In this paper, we propose a new technique of Electrocardiogram (ECG) signal de-noising based on thresholding of the coefficients obtained from the application of the Forward Wavelet Transform Translation Invariant (FWT_TI) to each Bionic Wavelet coefficient. The De-noise De-noised ECG is obtained from the application of the inverse of BWT (B W T ?1) to the de-noise de-noised bionic wavelet coefficients. For evaluating this new proposed de-noising technique, we have compared it to a thresholding technique in the FWT_TI domain. Preliminary tests of the application of the two de-noising techniques were constructed on a number of ECG signals taken from MIT-BIH database. The obtained results from Signal to Noise Ratio (SNR) and Mean Square Error (MSE) computations showed that our proposed de-noising technique outperforms the second technique. We have also compared the proposed technique to the thresholding technique in the bionic wavelet domain and this comparison was performed by SNR improvement computing. The obtained results from this evaluation showed that the proposed technique also outperforms the de-noising technique based on bionic wavelet coefficients thresholding. 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波包的振动信号去噪应用与研究 总被引:6,自引:1,他引:6
小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。 相似文献
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基于小波降噪和短时傅里叶变换的主轴突加不平衡非平稳信号分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对主轴运行过程中突加不平衡而产生的非平稳信号无法采用传统的傅里叶变换对信号进行分析处理的问题,提出一种采用小波降噪与短时傅里叶变换相结合对主轴振动特征信息进行准确提取的方法,该方法利用小波降噪技术对非平稳信号进行滤波处理,再对滤波处理后的信号进行重构,最后通过短时傅里叶变换精确获取主轴振动幅值,通过仿真和实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对目前陀螺导航装备缺乏动态性能测试方法的状况,本文提出并实现了车载动态性能测试系统.并根据航向数据非连续变化的特点,提出了基于周期平移的小波阈值降噪算法.该算法通过对信号的分段周期平移、阈值降噪、逆平移的方法实现降噪,有效地克服了常规小波阈值降噪算法带来的Pseudo-Gibbs现象.仿真及实测数据表明采用该算法能够在有效剔除异常点、消除噪声的同时,消除降噪信号中的Pseudo-Gibbs现象.跑车实验表明车载动态性能测试系统为陀螺导航设备提供了有效的解决方案和统一的测试平台. 相似文献
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次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。 相似文献