果蝇优化小波阈值超声检测信号去噪

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。     

平移不变量小波阈值去噪法在齿轮振动信号处理中的应用

齿轮振动信号往往受到噪声干扰,用传统的小波阈值去噪法去噪时,由于信号中存在不连续点,会在不连续点处引起PseudoGibbs现象.采用平移不变量小波阈值去噪法对信号进行去噪,首先对含噪声信号进行循环平移,然后对信号进行小波阈值去噪,最后对信号进行反平移后平均,得到去噪后的信号.应用这种方法对仿真信号和实验采集的含噪声齿轮故障信号进行去噪,并和小波阈值去噪效果进行对比,结果表明这种去噪方法有效抑制了PseudoGibbs现象,并有更好的去噪效果.     

改进EMD-小波分析的转子振动信号去噪方法

针对低信噪比转子振动信号的去噪问题,提出了EMD和小波分析相结合的去噪方法。首先对含噪信号进行EMD处理,利用连续均方误差准则对IMF分量进行高低频区分。然后设定不同的阈值,利用小波分析对高低频IMF分量进行有用信号的提取,将提取的信号和低频IMF分量叠加重构,实现降噪。为了验证所提方法的有效性,进行了数字仿真和转子振动信号降噪分析,结果表明,所提方法整体上优于EMD和小波阈值去噪方法。     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

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。     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

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Symlets A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。     

小波阈值去噪法在MEMS陀螺仪信号降噪中的应用

通过分析小波分析法中的阈值去噪算法的原理,根据MEMS陀螺仪信号漂移的数学模型,采用了基于小波阈值去噪法对MEMS陀螺仪的输出进行实时消噪处理.并将该算法应用到基于DSP的某MEMS陀螺捷联惯导系统后对系统的MEMS陀螺仪进行零漂试验.通过整个系统试验结果分析,使用小波阈值去噪法对抑制MEMS陀螺仪零漂,改善MEMS陀螺仪的零偏稳定性具有很好的效果,肯定了小波阈值去噪方法在MEMS陀螺仪噪声处理中的理想效果.     

基于LabVIEW和MATLAB的超声仿真信号的小波去噪技术

首先对MATLAB中的小波去噪函数做了详细描述,又简单介绍了在LabVIEW中调用MATLAB的五种方法。在LabVIEW开发平台完成了超声仿真信号的设计,并调用MATLAB,对超声仿真信号进行小波去噪处理。为了分析小波去噪的效果,还对信号进行了巴特沃斯滤波来作为对比。     

基于小波包变换和自适应滤波的超声信号去噪

为解决传统小波去噪方法因阈值设置问题或不能保留信号高频部分致使去噪效果不明显的问题,提出一种基于小波变换的自适应去噪方法,即先将信号进行小波包分解,然后对各分量信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。实验表明:该方法有良好的超声信号去噪效果,为缺陷的分类和定量测量打下基础。     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响,提高重力异常测量值的精度,在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中,并与自适应卡尔曼滤波做了对比,以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据.理论分析和仿真实验表明,自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响,但在相同情况下,自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性.     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

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。     

小波变换在履带车辆振动信号处理中的应用

为解决履带车辆振动信号受强噪声信号干扰的影响,运用小波变换原理,根据重构因子比较几种小波基,确定适合履带车辆振动信号的小波基和阈值,描述小波分层方法,对履带车辆振动信号进行去噪。仿真计算结果表明小波变换去噪方法能有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,提高信噪比和减小均方误差,为履带车辆振动信号预处理提供一种可行的方法。     

基于最大Lyapunov指数和小波变换的管道检测信号降噪技术

针对分布式光纤管道安全预警系统检测信号的混沌特性,最大Lyapunov指数（λm ax）被定义为降噪指标用于评价各种小波及其阈值组合的降噪性能.基于小波阈值降噪法,采用不同的小波族系和阈值选取及重调方法对现场实测人工挖掘信号进行降噪处理.现场实验数据的分析结果表明检测信号存在混沌特征.在此基础上,λm ax被用于评价小波降噪性能.最后,通过对比实验结果,sym2小波、Sqtwolog阈值选取规则和M ln阈值重调方法,可以有效地消除现场实测信号中的噪声,达到最优的降噪效果.     

小波消噪阈值算法优化

在研究小波固定阈值消噪方法,讨论阙值估计经验公式的基础上,针对加性噪声小波变换后的统计特征,提出了一种自适应闽值优化算法,该算法可以较准确地估计噪声水平,在消噪的同时保留语音信号中的弱特征成分。通过仿真实验验证,优化算法较传统算法能够更加有效地消除语音噪声,获得最大信噪比。     

中值与小波消噪集成的转子振动信号滤波方法研究

对受强脉冲随机噪声干扰转子振动信号的滤波方法进行了研究。提出了一种将中值滤波与小波消噪算法集成的混合滤波器。其中,中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声分量,小波消噪平滑线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声。结果表明,实施的滤波方法对该类信号的处理效果好,获取的转子本质振动信号保持了信号的光滑性。     

采用交替投影算法重构超声信号

建立了超声探测缺陷回波的数学模型，讨论了信号奇异性同其小波变换之间的关系以及通过小波变换模极大值精确重构原信号的原理和方法，利用Mallat的交替投影算法对仿真的超声信号进行了精确重构和对实际检测到的超声信号进行了消噪处理。结果表明，利用小波变换模极大值重构信号的交替投影算法来重构超声信号，重构精度高，实现速度快，用于处理染噪信号，消噪效果好，是一种较为理想的处理超声信号的方法。     

基于多假设检验的新型小波滤波算法

小波阈值滤波是信号处理领域的重要方法,根据信号和白噪声在小波空间上传播的特性,提出了一种基于多假设检验确定小波滤波阈值的新算法。将小波阈值处理过程看作一个多重假设检验过程,FDR（False Discovery Rate）准则的step-up和step-down过程均能控制FDR在给定的显著性水平,综合这两个过程形成了FDR step-up-down过程并应用于确定小波滤波阈值。仿真实验表明,算法能够灵活调整显著性水平的大小来达到滤波后所希望的效果,以信噪比和均方误差作为衡量指标,本方法滤波效果与hearsure方法相当,优于BH FDR及sqtwolog方法。讨论了显著性水平的选取对滤波效果的影响,指出显著性水平的大小与信噪比的改善并非线性关系,提出了合理选取显著性水平的思路。     

基于经验模态分解的超声波管外测压信号去噪

在超声波管外测压中,回波信号往往受到噪声的干扰,所以在提取信号特征时,需对回波信号进行去噪。提出了一种基于经验模态分解（EMD）的超声波信号去噪方法,首先利用EMD求出信号的本征模态函数（IMF）,然后通过对比分析,利用反映信号主要特征的模态分量对信号进行重构以实现去噪。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,提高超声回波信号的信噪比。     

自由分布式FDR假设检验阈值算法的小波域信号增强算法

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。     

A New Matlab De-noising Algorithm for Signal Extraction

The goal of a de-noising algorithm is to reconstruct a signal from its noise-corrupted observations. Perfect reconstruction is seldom possible and performance is measured under a given fidelity criterion. In a recent work, the authors addressed a new Matlab algorithm for de-noising. A key method of the algorithm is selecting an optimal basis from a library of wavelet bases for ideal de-noising. The algorithm with an optimal basis from a library of wavelet bases for de-noising was created through making use of Matlab＇s Wavelet Toolbox. The experimental results show that the new algorithm is efficient in signal de-nosing.     

基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

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。