基于提升小波的试井信号降噪研究

在油气井试井数据传输中,由于接收信号被噪声污染,从而影响了通信可靠性。小波变换因具有独特的时频多尺度分析特性而应用于信号降噪,但一代小波运算量大。采用运算量小的提升小波对试井信号降噪,给出了db2提升小波降噪的具体结构,在此基础上,与离散傅里叶滤波和匹配滤波两种降噪方法进行了比较。仿真结果表明,采用db2提升小波降噪效果明显,峰值信噪比高,且运算量小,有利于硬件电路的实现。     

基于小波变换星地同步数据处理技术研究

阐述了星地授时同步原理和小波变换理论,分析了小波基的选取准则以及阈值,阈值函数的选取方法。将小波变换理论应用于星地同步数据的处理上,在matlab的平台上对星地同步数据进行降噪仿真处理,分别采用haar小波、db6小波、db10小波和sym6小波对星地授时同步数据进行降噪处理。实验结果表明,小波变换方法实现了对授时同步数据的有效降噪,将授时同步精度提升至10纳秒以内,是一种可靠的分析方法,为星地同步数据降噪方法提供了一定的参考价值。     

基于提升小波变换的容栅传感器输出信号降噪

为了解决容栅传感器在测量转轴转速中的噪声抑制问题,在讨论容栅传感器测量转轴转速和提升小波变换基本原理的基础上,分别应用传统小波法和提升小波法对仿真信号和实测信号进行了降噪处理.结果表明,使用提升db5小波法对其进行软阈值降噪处理后能对容栅传感器的转速输出信号进行较准确的数值分析.已成功应用于容栅传感器的转速和扭矩测试,...     

提升小波改进阈值算法在输气管道泄漏信号降噪处理中的应用

输气管道的泄漏检测对保障其管道的正常运行具有重要意义,但是在实际工作中,传感器检测到的信号会受到噪声的干扰。为了提高管道泄漏检测精度,采用一种不依赖于傅里叶变换的提升小波变换方法,并引入改进阈值函数对信号进行降噪处理,分别对比不同小波基函数,不同分解尺度利用改进阈值算法的降噪效果,确认db5小波函数作为最优提升小波函数,并对信号进行四层分解的信号处理信噪比最高,最后利用现场实验采集到的负压波信号进行传统小波去噪和提升小波改进阈值算法去噪的效果对比,其结果表明提升小波改进阈值算法的去噪效果优于传统小波算法的去噪效果,在管道泄漏检测的信号降噪中具有良好的应用价值。     

多小波在振动信号降噪中的应用

发动机是一个复杂的机械动力系统,为了通过振动信号来判断发动机的状态,可通过传感器采集发动机振动信号,进行故障诊断,必须对其原始信号进行降噪预处理。传统的小波降噪一般选取单小波,由于多小波可同时具有正交性、紧支撑性、对称性和高阶消失矩特性,比单小波更具优势。针对GHM多小波降噪,讨论了两种预处理方法;对仿真信号分别进行了多小波、db4小波软阈值降噪,实验结果表明多小波具有更好的降噪效果;最后将多小波应用于飞机发动机振动信号降噪中,取得了良好效果,为发动机状态监测与故障诊断提供了一种可行的信号处理方法。     

基于小波降噪的转动惯量测试仪周期计算改进算法

转动惯量是弹药静态特征量的重要参数之一。在试验中发现，85mm样柱的转动惯量偏差值达到了0.83%，无法满足任务需求。经过对信号检查，确认为光电传感器采集的信号混有噪声信号所致。为解决脉冲电压序列信号在截止电压处抖动造成测量周期偏大的问题，采用小波分析的方法，利用sym8小波进行信号分解、阈值选择算法对信号进行降噪，使脉冲电压序列曲线得到平滑。分别对比haar小波、db4小波、coif1小波系、Bior1.5小波、sym2小波、dmey小波等小波母函数的信号降噪效果，确认dmey小波母函数处理信号信噪比高。改进了周期提取算法，提高了测量数据的一致性与精度。实验结果表明，本文算法优于原有的算法，具有精度高、容错能力好等优点，在转动惯量测量领域具有良好的应用价值。     

9.基于自适应滑动均值和小波阈值的叶尖间隙信号降噪方法

动叶片与发动机机匣之间的叶尖间隙参数是反映航空发动机工作性能和运行安全的关键状态参数之一。提高叶尖间隙信号信噪比是实现高精度叶尖间隙测量的关键,为此提出基于自适应滑动均值和小波阈值的混合叶尖间隙信号实时降噪方法。首先根据叶片转速等信息,估算叶尖间隙信号带宽大小,然后通过动态改变滑动均值滤波的滑动点数来实现自适应低通滤波,最后结合小波阈值降噪时频分析能力,进一步降低噪声干扰。通过仿真实验确定采用对db5小波基函数进行6层小波阈值分解.仿真结果表明该方法在各项降噪评价指标方面全面优于现有的有限脉冲响应和固定点滑动均值滤波方法。1000rpm~4000rpm转速范围内实际测试表明,该方法最大测量误差为16μｍ,有效提高叶尖间隙测量精度。     

改进粒子滤波在汽轮机故障诊断中的应用

针对汽轮机的振动信号容易受到较为复杂的随机噪声污染,提出了一种改进粒子滤波的振动信号降噪方法;首先建立采集振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后利用小波分析提取采集振动信号的背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,把降噪问题转化成在状态空间模型下的滤波问题;由于采用序贯重要性采样的粒子滤波存在着样本退化问题,在重采样阶段采用了一种权值排序、优胜劣汰的重采样算法,就是对各粒子的归一化权值从小到大的排列顺序,并根据权值方差大小淘汰粒子,从而得到了改进的粒子滤波算法,在一定程度上解决了标准粒子滤波的退化问题;进而运用改进粒子滤波算法对振动信号进行降噪处理,降噪前信号和降噪后信号分别通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征向量浓缩了汽轮机振动故障的全部信息,对提取的故障特征向量应用诊断识别算法进行故障模式识别;通过对比降噪前信号和降噪后信号的故障诊断识别率,证明了改进粒子滤波在汽轮机故障诊断中的应用效果更佳。     

基于提升格式小波的磁浮间隙信号降噪处理

针对高速磁浮轨道不平顺检测中间隙信号的降噪问题,提出基于提升格式的小波滤波方法;通过Lagrange插值法设计预测算子,并根据小波消失矩的特性建立线性方程组求解出更新算子,该方法也适用于求解带有边界问题的预测算子和更新算子;仿真实验比较了采用不同小波分解层数时硬阈值和软阈值的降噪效果,结果表明对信号进行4层分解并采用硬阈值法对小波系数进行处理,可以更有效提高信噪比,并更好保留了间隙信号的脉冲尖峰特征;将其仿真结论应用于实测间隙信号的降噪处理中,结果表明该方法满足了轨道不平顺实时检测的要求。     

一种P2P网络鲁棒访问控制协议

针对基于离散小波变换的视频降噪方法难于实时处理的问题,提出了一种基于提升框架的可实时处理的视频降噪方法。首先,对每帧图像利用提升框架进行多级小波分解,得到尺度系数和小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用软阈值收缩方法进行滤波;小波逆变换后,利用时间域滤波方法进一步提高降噪效果。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和去噪效果。     

基于提升框架的实时视频降噪方法

针对基于离散小波变换的视频降噪方法难于实时处理的问题,提出了一种基于提升框架的可实时处理的视频降噪方法。首先,对每帧图像利用提升框架进行多级小波分解,得到尺度系数和小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用软阈值收缩方法进行滤波;小波逆变换后,利用时间域滤波方法进一步提高降噪效果。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和去噪效果。     

表面肌电信号去噪研究

根据小波去噪的特点,研究如何将噪声从sEMG信号中分离出来,并对自动降噪、强制降噪、默认阈值降噪与给定阈值降噪方法做了比较研究。实验结果表明:自动消噪处理中,应用小波函数wden的db9小波对含噪sEMG进行5层小波分解,并对细节选用minimaxi阈值规则,能有效地消除噪声,去除噪声对信号的影响。此方法具有一定的实用价值。     

基于提升小波变换的信号降噪及其工程应用

为了解决炮膛检测中的噪声抑制问题,在讨论提升小波变换基本原理及其特点的基础上,采用提升小波变换的方法构造小波,介绍了基于插值细分法的提升小波,讨论了其降噪原理。通过实验对比研究了不同类型的经典提升小波和插值细分小波的降噪效果以及小波支集与降噪效果之间的关系,为选择降噪小波提供了理论依据。将该结论应用于炮膛检测系统中身管内径测量信号的降噪处理,取得了满意的效果。     

基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。     

基于中值和小波变换的α稳定分布噪声滤波方法*

针对信号中厚尾噪声的抑制问题,提出基于中值和小波变换的滤波方法。研究了α稳定分布信号的特性,利用中值滤波有效地抑制噪声中幅度异常的强脉冲信号,然后对结果利用小波阈值方法进行消噪。实验对α稳定分布噪声进行模型描述,分别采用高斯模型分析方法和中值滤波结合工程算法对采样信号进行时频变换。系列图谱对比结果表明,在不同冲击性α稳定分布噪声环境下,采用高斯模型分析结果出现退化,而采用中值滤波结合小波变换的滤波方法能有效抑制异常值,减小了信号的畸变,能够实现降噪。     

OCT图像降噪混合滤波方法

通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪音源进行分析,提出一种混合滤波处理方法,对OCT图像进行降噪处理。利用小波变换的原理将含噪图像进行小波分解,得到高频和低频的子信号,保留低频近似图像信号,分别对水平、垂直和对角3个方向的高频信号采用均值滤波,并将之前保留的低频近似图像信号与滤波后的这3个方向上的信号合成得到去噪后的图像。实验结果表明,该算法在降低噪声的同时尽可能的保留了图像细节,取得了良好的降噪效果。     

基于小波去噪法的语音降噪

本文利用小波去噪法,来实现对混叠了外界噪声的语音信号的滤波和消除噪声.首先介绍了小波降噪法原理及特点,然后完成了小波去噪法在MATLAB中的实现,并且计算出信噪比以及设计GUI界面,直观显示出利用小波去噪算法的降噪效果.GUI界面显示的频域和时域降噪图形表明,基于小波去噪法的语音降噪能够很好的实现对噪声的滤除以及恢复原始信号.     

基于邻域相关性新阈值函数的提升小波域信号降噪法

在小波阈值降噪中,在研究小波系数的软硬阈值处理方法的基础上,结合提升小波变换,提出了一种改进的基于邻域相关性的新型阈值函数．首先,介绍了提升小波阈值降噪的原理,再对新阈值函数的构造进行分析,新阈值函数有效地利用了小波系数之间的相关性,在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小．同时,采用改进的方法来确定降噪阈值．最后,进行降噪仿真实验,采用信噪比作为评定降噪结果的标准．仿真结果表明,新阈值函数降噪方法有效抑制了在信号奇异点附近产生的伪吉布斯现象,有较好的降噪效果．     

基于LabVIEW的UWT语音信号降噪处理

在LabVIEW软件平台下,应用UWT(非降采样小波变换)算法设计一新型处理软件,该软件集合了db5、coif5、sym5等三种不同正交小波的信号分解、阈值去噪和信号重构算法,并使用该软件成功地还原了一带噪语音信号,得出在强噪声背景下,该小波变换算法具有良好的保留语音原信号特性且降噪效果优越的结论。     

基于声压传感器的供热管道泄漏检测

为实现对供热管道泄漏的检测,研究了基于声压传感器的供热管道泄漏检测方法。首先利用PCB公司的声压传感器和NI cDAQ搭建了实验平台,并在现场进行了泄漏检测实验;研究了长输大口径供热管道泄漏声压脉动信号特征,并对db小波、sym小波、haar小波处理含噪声管道声压信号的去噪能力进行比较。虽然在处理实验室小规模管道模型泄漏信号时db小波和sym小波取得了较好的效果,但它们无法有效滤除大口径长输供热管道泄漏信号中的噪声信号。通过对比发现,haar小波去噪方式能较好地应用于长输大口径供热管道的信号滤波中。因此,基于音波法的泄漏检测方法适用于长输大口径供热管道的泄漏检测。提出的方法对于长输大口径供热管道泄漏检测有较好的效果,在工业生产中将取得一定的经济效益。