一种新的基于EMD模态相关的信号去噪方法

基于模态相关的准则,提出了一种新的信号去噪方法。首先对原信号进行经验模态分解（EMD）,其次根据各阶固有模态与原信号的相关系数曲线中第一个极小值点的位置作为标准定出噪声主导性模态与信号主导性模态的分界点,最后将固有模态函数（IMF）中信号起主导作用的模态成分进行重构来实现去噪。将该方法应用于仿真信号与实际光辐射强度信号的去噪,结果表明该方法在有效去噪的同时能较好地保持原信号的细节信息,具有较好的推广性。     

RCS测量数据的Morlet小波消噪方法研究

为了消除外界环境以及杂波和噪声对RCS测量精度的影响,提出了RCS测量数据的小波消噪方法,给出了小波消噪方法的具体步骤和实验结果.从实验结果可以看出,小波消噪方法能够对信号中的有用部分和噪声进行有效分离,使得信噪比及测量精度得到提高.     

一种基于复小波变换提取PD信号的分块自适应复阈值算法

基于复小波系数之间的相关性以及块阈值算法能充分利用周围小波系数的特点,创建一种用于复小波变换对PD信号的去噪的分块自适应复阈值算法,并与点自适应复阈值算法和分块自适应实阈值算法的去噪效果进行了对比.利用变化趋势参数(VTP)和波形相似性参数(NCC),并结合去噪前后的信噪比(SNR)对仿真PD信号的去噪效果进行综合评价.最后,将分块自适应复阈值技术用于对实验室实测的模拟GIS超高频PD信号的去噪.结果表明,采用分块自适应复阈值算法的复小波变换抑制白噪声效果更好,在保证高信噪比(SNR)或噪声抑制比(NRR)的情况下,对信号的畸变也更小.     

匹配追踪消噪在故障诊断中的应用

为了更有效地消除齿轮泵振动信号的噪声,引入匹配追踪消噪方法。该方法采用匹配追踪算法,通过迭代提取信号的相关结构,再利用提取的相关结构来估计信号的逼近,从而达到消噪的目的。在此基础上,采用中值滤波和线性回归算法来终止迭代过程。最后利用该方法对齿轮泵壳体的振动信号进行消噪处理。结果表明,该方法保留了信号的基本特征,有效地消除了大量的噪声。     

X射线数字底片去噪方法的研究

为了有效去除X射线数字底片的噪声,本文研究和建立了X射线数字底片的噪声模型,在传统的小波萎缩阈值去噪算法基础上,提出一种改进型的阈值去噪算法.该算法对小波变换的各系数进行Bayes参数估计,并根据子图直方图对噪声进行参数估计从而进行阈值设置,阈值处理后通过小波逆变换还原图像.实验结果表明,该算法同传统图像去噪算法相比,图像处理后较光滑清晰,视觉效果好,具有较高的峰值信噪比,能满足X射线数字底片后续处理的要求.     

基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究

针对电力视频监控图像中存在的噪声,结合压缩感知理论,采用基于过完备字典的稀疏表示方法进行去噪。使用噪声图像训练过完备字典,其中过完备字典的更新使用K-SVD算法,求解稀疏系数使用OMP算法,且根据算法的特点引入了Dice匹配准则来改进正交匹配追踪算法用于求解稀疏系数,最后重构去噪后的图像。Matlab仿真实验表明,对添加了不同标准差的高斯噪声的图像,文中方法具有良好的去噪效果,与目前常用的小波函数相比,能更好的降低图像中的高斯白噪声,并且在字典训练过程中直接使用视频拍摄的带噪声图像,即使没有原始的无噪声图像依然能够完成去噪任务。     

新软阈值去噪方法在临场感中的应用

本文在分析了软阈值算法的优点与不足之处的基础上,提出了一种新的软阈值图像去噪方法,并将此方法成功运用到临场感系统中.该方法不仅继承了软阈值算法失真误差小、实现简单等优点,而且针对原始算法阈值划分粗糙、图像边缘模糊等缺点,引入了调整因子和相邻窗口等方法降低阈值估计风险和提高图像清晰度.理论证明及实验结果表明,新方法是一种高效的实时去噪算法,其不仅具有良好的视觉效果和较低计算复杂度,而且在相同噪声情况下,新方法的MSE、PSNR等指标均优于传统算法.     

基于振动频谱机理的架空输电线路张力检测方法

介绍了采用振动频谱分析法实现线路张力的间接测量。首先,分析了导线微风振动的原理,讨论了导线张力与其振动频谱相关性的理论模型。在此基础上,搭建了导线张力和振动信号同步测试系统,校准了张力测量系统,设计了振动测量系统。根据架空输电线路的实测结果,采用小波分析对信号进行了降噪处理和分析。结果表明,振动频谱法能够对架空输电线路张力提供较好估计,适合在线监测使用;导线横向水平振动时,频谱分布与理论计算结果存在差异,其一阶振动本征频率相对变小,认为对于多股绞合导线,大振幅振动产生较大阻尼力,消耗风能输入功率,降低了振动频率。     

基于经验模态分解的电能质量信号消噪新方法

基于EMD理论,采用一种电能质量信号消噪的新方法,即首先对电能质量信号进行EMD分解,得到一系列的IMF分量和一个剩余分量,根据噪声和信号在不同尺度的IMF分量上的表现特性,分别将其进行阈值处理,再将消噪后的IMF分量重构,从而得到消噪后的电能质量信号.仿真结果表明,该方法的消噪效果较好.     

基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法研究

特高频法检测GIS局部放电时往往受到不同类型的噪声干扰,天线采集到微弱的特高频信号容易被噪声淹没,导致局部放电检测不准确甚至检测系统在现场无法正常工作等问题。针对上述问题,提出一种基于改进EMD的GIS局部放电特高频信号降噪方法。该方法利用对偶树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪法进行改进并对GIS局部放电特高频信号进行降噪。利用EMD法将含噪信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,然后利用联合分布模型进行每个IMF分量的DT-CWT降噪的小波系数估计,对每个IMF分量进行降噪。最后将降噪后的IMF分量进行信号重构得到降噪后的信号。GIS局部放电特高频信号降噪试验结果表明了该方法达到很好的噪声与非噪声信号的分离效果,拥有较高信噪比,以及能够保持早期局部放电特高频信号特征。