基于EMD的绝缘子泄漏电流去除噪声研究

针对绝缘子泄漏电流信号在安全区阶段信噪比较低,传统去噪方法去噪效果不佳的问题,结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的特点,设计了基于白噪声统计特性的EMD滤波器和EMD阈值滤波器。利用设计的两种EMD滤波方法对泄漏电流信号的仿真模型进行去噪,从除噪后信号的波形形状和信噪比等方面对去噪效果进行评价。研究表明EMD去噪方法去噪性能优于小波去噪。同时还发现,针对不同信噪比的含噪信号,基于白噪声统计特性的EMD去噪和EMD阈值去噪各具有优势,可根据信噪比的不同,选取最适合的滤波方法。     

振动测试信号处理的小波变换方法

分析了小波变换的局部化特性，以及基于Donoho理论的小波阈值去噪方法，研究比较了不同阈值规则与阈值函数对去噪效果的影响。利用小波分解重构算法，对振动测试信号进行去噪处理，改善测试信号的信噪比，减少信号损失。     

基于经验模式分解与小波软阈值的联合去噪法

为获得往复运动摩擦副摩擦力信号良好的去噪效果,在分析传统的经验模式分解去噪和小波阈值去噪的优缺点的基础上,提出在模式相关系数准则下,将经验模式分解去噪与小波软阈值去噪结合起来的综合去噪方法。首先利用经验模式分解出若干个固有模式函数分量,在模式相关系数准则下找出由噪声主导和由信号主导的固有模式函数分量的分界点,接着对由信号主导的模式函数分量分别进行小波软阈值去噪,然后再进行重构从而获得去噪信号。实验结果表明,此去噪方法具有良好的自适应性和稳定性,提高了信噪比,并较好地保留了原信号的细节信息。     

混合滤波图像去噪方法

针对传统的小波去噪方法会产生马赛克的问题,根据小波去噪理论以及阈值去噪理论,设计了一种基于小波阈值的混合滤波图像去噪方法.通过计算发现,新方法的峰值信噪比比传统的几种去噪方法更加优异.仿真实验证明,改进的去噪方法能够消除传统小波在阈值去噪时所产生的马赛克现象.最后分析了分解层数以及小波基对该方法去噪效果的影响,发现当分解层数为三层、采用Bior4.4小波基时去噪效果最为理想,此时峰值信噪比为35.670 2.     

新型小波阈值函数的仿真及应用

提出了一种新型小波阈值函数.借助于典型信号和高斯白噪声叠加形成测试信号,对传统小波阈值函数、改进小波阈值函数及新型小波阈值函数的去噪效果进行对比仿真研究.结果表明,采用新型小波阈值函数所得到的去噪信号,其信噪比和均方差均最优.此外,将新型小波阈值函数用于滚动轴承的实际振动信号的去噪研究,从去噪信号的时域信号对比及信噪比来看,该函数具有较好的去噪效果,使信噪比得到了较大提高.     

小波变换提取电力电容器局部放电信号研究

为了消除电力电容器局部放电信号的噪声,提高电力电容器局部放电信号在线检测的有效性,提出基于小波变换阈值消噪方法的电力电容器局部放电信号提取方法。选择合适的小波基函数和分解层数对信号进行小波分解,确定合适的阈值规则以及阈值估计方法对小波分解系数进行阈值量化处理,从而得到消噪后的局部放电信号。以均方根误差RMSE和信噪比RSN为衡量指标,分析了小波基函数、分解层数、阈值规则和阈值估计方法等对消噪效果的影响。结果表明,当选择db2小波作为最优小波基函数,分解层数定为6层时,利用最大最小准则阈值估计法估计的阈值在软阈值规则下能有效提取电力电容器局部放电信号,达到了最优去噪效果。     

图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像闽值去噪中小波特性的选取依据．按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短．自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27．86（bior2．6,SNR0=20）;具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息．     

一种改进的雷达信号小波包特征提取方法

针对低信噪比下雷达辐射源信号分类问题,提出一种基于小波包特征提取的改进方法。首先对信号进行小波包分解,然后在小波域采用阈值收缩降噪方法对小波包系数进行去噪处理,并提取去噪后小波包能量的统计特征,最后设计支持向量机分类器实现对雷达信号的自动分类。实验结果表明,采用去噪小波包的特征提取方法能有效降低噪声对信号识别效果的影响,当SNR=-3dB时,信号的平均识别率仍能到达93．3％,在较低信噪比下能够得到较为满意的识别效果。     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

基于图像边缘检测的小波去噪算法

针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法，即先对边缘图像和非边缘图像进行小波分解，然后分别对其进行阈值处理，最后重构得到去噪图像．实验结果表明，这种方法与传统小波变换的全局阈值去噪方法相比，在去噪的同时有效地保留了图像边缘信息，图像信噪比有明显的提高．     

基于改进阈值法的小波去噪算法研究

为了克服传统小波阈值去噪算法中存在的缺陷,采用小波系数放大法,并对阈值函数进行改进。由于信号中存在奇异点,会在奇异点处产生Pesudo-Gibbs现象,采用基于改进小波阈值法的平移不变去噪方法可以有效抑制Pesudo-Gibbs现象,对去噪效果进行强化。仿真实验结果表明:基于平移不变的去噪方法可以明显提高信噪比,其去噪效果优于传统的软、硬阈值去噪方法,具有较高的实用价值。     

Denoising Method for Partial Discharge Signal of Switchgear Based on Continuous Adaptive Wavelet Threshold

Partial discharge(PD) is an important reason for the insulation failure of the switchgear. In the process of PD detection, PD signal is often annihilated in strong noise. In order to improve the accuracy of PD detection in power plant switchgear, a method based on continuous adaptive wavelet threshold switchgear PD signals denoising is proposed in this paper. By constructing a continuous adaptive threshold function and introducing adjustment parameters, the problems of over-processing of traditi...     

汽车ABS性能测试参数小波去噪方法分析

分别对强制去噪法、小波阀值去噪法、模极大值去噪法的原理进行了阐述，分析比较了几种去噪方法的优缺点，最后由ABS试验台上获取的制动压力信号进行降噪分析，获取很好的去噪制动压力信号。这便于使计算制动管路液压波动的频率更为准确，可以方便由制动压力曲线的局部极值点进行汽车ABS的故障诊断。     

改进阈值去噪法在变形分析中的应用

介绍了小波基本理论与去噪原理,研究了小波阈值去噪改进方法在变形监测信号处理问题中的应用。实例表明,小波阈值去噪改进方法在变形监测信号的去噪中不仅能有效地降噪,而且较好地保持了信号的光滑性。改进方法所得的信号比增益较传统的阈值去噪方法有明显的提高。     

多小波自适应阈值降噪在故障诊断中的应用

为了提取淹没在强背景噪声下的微弱故障信息,引入多小波自适应阈值降噪方法实现滚动轴承的信号去噪,并结合包络解调提取故障特征.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的对称性、正交性、紧支性和高阶消失矩等优良特性,可匹配信号中的不同特征信息.基于轴承外圈点蚀故障的仿真信号,分别利用GHM多小波和Db2小波对其进行降噪处理.通过信噪比的定量分析表明,相比单小波而言,多小波的降噪优势明显.针对滚动轴承的微点蚀实验信号和现场实采集的工程数据,多小波自适应阈值技术比单小波方法具有更好的降噪效果,且更易于提取出滚动轴承的早期故障信息.     

基于LabVIEW和Matlab的虚拟小波消噪仪的设计

利用LabVIEW灵活的图形编程及Matlab的数学计算能力进行了虚拟小波消噪仪设计.虚拟消噪仪仪器面板采用系统选项卡方式设计,并通过调用LabVIEW环境中的Matlab Script节点方式实现与Matlab程序进行通信接口.在虚拟小波消噪仪软件中实现了小波阈值法、小波包法和模极大值法去噪,可对小波函数、分解层数、阈值选择、阈值类型等进行选择;去噪处理结果自动保存为Excel文件.仿真去噪结果验证了虚拟小波消噪仪功能及去噪算法的有效性.     

基于小波多分辨分析的阈值去噪

简述了基于多分辨分析原理的小波阈值去噪的基本方法,并介绍了几种阈限和选取阈值的规则.利用小波阈值去噪良好的时频局部化特性滤去信号中大量的背景噪声.通过模拟实验得到了良好的效果,说明小波阈值去噪方法适合于信号去噪.     

基于K-均值聚类与小波分析的声发射信号去噪

为准确识别声发射信号模式,必须剔除声发射信号中的噪声,传统滤波去噪方法效果并不理想,小波阈值去噪方法显示了独特的优势。针对小波阈值去噪方法中阈值设置风险问题,利用K-均值聚类方法对小渡分解后的高频系数进行分类,确定去除噪声对应小波系数的阈值,然后进行小波系数重构达到去噪目的。采用硬闲值法与软阈值法对声发射信号进行小波阈值去噪,将基于K-均值聚类方法生成的闽值和改进Donoho方法生成的阈值分别作为小波去噪闽值,实验结果表明,在信噪比、均方根误差和平滑度三个指标上,本方法优于改进Donoho方法。     

平稳小波变换和新阈值函数用于心电信号去噪

心电信号采集过程中容易受到基线漂移、工频和肌电等噪声的干扰.为了提高心电信号的信噪比,结合平稳小波变换,在使用小波阈值去噪法去燥过程中,提出一种有别于常用软硬阈值函数的新的阈值函数.通过分析实测数据验证新阈值函数,结果表明,该方法更加有效地抑制了心电信号中混入的基线漂移、工频和肌电噪声,且较好地保留了原始心电信号的特征.     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.