基于小波降噪算法的动态测试系统

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.     

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.     

基于EEMD的改进小波阈值算法在超声水表中的应用EI北大核心CSCD

针对超声水表在实际工作环境中容易受到噪声干扰从而导致计量精度下降的问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的改进小波阈值降噪算法。为了提高降噪效果,对小波阈值降噪算法进行了改进,构造了非线性阈值函数取代传统阈值函数,同时给出了一种分解尺度选择的方法。利用EEMD将流速信号分解为一系列的本征模态函数,通过改进小波阈值降噪算法对本征模态函数进行降噪处理,去除其中的噪声分量,为了验证该算法的适用性,将其与小波阈值降噪算法和时空滤波分析方法进行了比较。试验结果表明,以超声水表流速信号为降噪对象时,基于EEMD的改进小波阈值降噪算法具有较好的降噪效果。     

基于双自适应提升算法的心音信号去噪研究

心音去噪是心音信号临床使用的前提。本文提出将双自适应提升算法用于心音去噪处理。该算法采用自适应更新和自适应预测构造小波函数,通过将传统的硬阈值和软阈值函数相结合,构造了一个改进的阈值函数进行心音信号去噪处理。对临床采集的80例心音信号进行了去噪实验,结果表明：该算法表现出良好的去噪效果,并增强了信号的局部特征。同普通小波去噪方法相比,其信噪比提高了46.5%,均方根误差减小了64.0%,而且运行速度快,可有效地用于临床心音信号的去噪处理。     

基于波原子变换的三维地震信号盲去噪

基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法,利用基于块的噪声估计算法估计信号噪声,采用循环平移处理信号并进行波原子变换,利用估计的噪声标准差按不同尺度分层设置阈值并进行修正,再采用改进的阈值函数处理波原子变换系数,进行波原子反变换与逆循环平移,得到去噪后三维地震信号。对含噪的合成与实际地震信号去噪,并与小波、双树复小波、曲波及传统波原子变换的去噪结果对比;结果表明,该算法较其它对比算法有明显优势,且随含噪量的增加,去噪优势愈加明显。从输出信噪比、均方误差以及峰值信噪比等评价指标可知,基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法去噪效果最佳,其次为传统波原子变换算法,然后为曲波变换与双树复小波变换算法,传统小波变换算法的去噪效果最差。     

汽机监测信号小波消噪的改进算法研究

文章针对传统软阈值法、硬阈值法和现有折中算法的缺点,提出了一种基于软硬阈值改进折中算法。与传统的软硬阈值算法相比,其阈值函数具有更加灵活多变的形式,便于进行各种数学处理,同时它克服了硬阈值函数不连续的缺点,减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差。通过仿真实验结果表明,改进算法的消噪性能优于传统软阈值法和硬阈值法,同时将此算法应用于实际的振动信号消噪处理,进一步证明了提出的改进算法的有效性。     

基于偶树复小波和改进型阈值函数的降噪方法 及其应用

为更好地保留原有用信号信息,有效恢复强噪声背景下微弱故障信号,提出了一种基于对偶树复小波和改进型阈值函数的降噪方法,将其应用于机械故障诊断,取得了较好效果。运用对偶树复小波变换滤波器设计方法和改进型阈值函数,以实施降噪的具体步骤。该法充分利用了对偶树复小波变换的平移不变的优良特性,同时,改进型阈值函数与传统软、硬阈值降噪算法相比,克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点。实验表明：此法有效去除了噪声,是一种较好的提取微弱故障信号的方法。     

小波阈值去噪法的改进算法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法.其中阈值函数关系着重构信号的连续性和精度,硬阈值函数的不连续性和软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,也限制了它的进一步应用.本文通过数学方法的引入,对阈值函数进行了改进.仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.     

基于Shannon熵的自适应小波包阈值函数去噪算法研究

小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将Shannon信息熵作为调节参数引入小波包阈值函数中,提出一种基于Shannon熵的自适应小波包阈值去噪算法,对信号进行小波包分解并计算最大分解尺度小波包系数的Shannon熵值,依据该值对阈值函数进行调整,以实现在强噪声背景下对小波包系数进行大尺度的收缩,而在弱噪声背景下实现阈值收缩的平滑过渡。采用该方法对仿真信号与轴承振动实验信号进行去噪分析,并与其它小波包阈值去噪算法相对比,结果表明该方法去噪效果更好且在滤除噪声的同时有效地保留了信号的原始特征。     

阈值改进整数小波与LZW算法相结合的水声数据压缩方法

提出一种阈值改进整数小波与基于字典编码的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法相结合的数据压缩方法,该方法旨在减少水声数据传输量的同时尽可能地达到高保真。数据压缩过程中,先对水声数据进行整数小波变换,再对变换后的高频系数采用改进的小波阈值算法和阈值函数进行处理,提高了数据压缩倍数和信噪比,降低了误差。最后通过LZW将处理后的系数进行编码输出,进一步提升压缩效果。文中给出了相应的数据压缩算法流程。实际舰船辐射噪声数据的压缩处理结果表明,该方法能有效提高信号信噪比、减少信号失真并能获得更大的压缩倍数。     

基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法

在分析小波包传统阈值去噪算法的基础上,提出了一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择;应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层频率系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除;模糊控制器可用于对信号中的幅值跳变以及边缘粗糙等问题进行优化与修正。综合以上3种方法即可自适应地进行语音增强处理。经实验结果验证,与传统阈值算法相比,该算法能够最大程度地还原纯语音信息,有效提高了语音去噪的准确度与信噪比。     

桥梁健康监测采样信号 EMD小波相关降噪研究

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。     

双小波非凸稀疏正则化去噪算法研究

针对航空发动机ECT滑油监测数据在采集传输过程中易受噪声干扰而影响数据有效特征提取的问题,提出了一种双小波去噪算法.在2个小波域下对数据进行分解,通过阈值函数进行滤波,利用小波系数的分布差异,迫使2个小波域下的去噪信号相同,反正切函数作为罚函数,得到更加稀疏的系数表达.实验结果表明:与传统的小波去噪方法相比,连续信号和...     

小波消噪阈值选取的一种改进方案及其在健康监测中的应用

在D. L. Donoho和I. M. Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造一个新的阈值函数。与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服硬阈值函数不连续的缺点。仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪结果有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-G ibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。将该方法应用于桥梁振动信号降噪中,其结果表明该方法可以较有效去除噪声。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。[Matlab]仿真结果表明：去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。     

基于改进多阈值小波包的去噪算法及应用

提出一种改进多阈值小波包的去噪算法,解决了单一阚值对噪声去除不完全和对一些有用信号无差别去除的问题。应用在智能交通的图像去噪中,解决了不完全及错误去除图像信息的问题。首先采用小波包分解重构算法对图像进行预处理,得到更多的边缘细节。然后针对不同能量对应不同频段的特点,自适应地合理设置阈值,对不同频段下的噪声采用不同阈值去除。实验表明,该方法有效去除噪声,保留了图像的边缘和细节。     

多小波阈值降噪法在钢丝绳缺陷检测中的应用

在介绍多小波理论和分析传统多小波阈值函数存在的问题的基础上,提出了一种新的多小波阈值函数. 详细地讨论了该函数的数学性质,该函数对大于阈值的小波系数采取缓变的压缩策略,压缩量随着小波系数的增大而减小. 将其应用于钢丝绳缺陷信号的降噪中,与传统多小波阈值函数的降噪进行了比较. 实验结果表明,该阈值函数降噪后重建信号的信噪比(SNR)高,能检测到钢丝绳缺陷信号中的全部小奇异点,其降噪效果优于传统多小波阈值函数法.     

基于小波变换的高精度测距系统设计及DSP实现

目的为了解决传统物流行业机器人避障系统中存在的测距精度低、抗干扰性差等问题。方法提出一种基于DSP的温补与小波阈值滤噪的高精度超声测距系统,包括DSP最小系统、超声波传感器、LCD显示模块、温度补偿电路和报警电路等。超声波测距系统通过实时采集环境温度来修正声速值,采用小波阈值变换算法对回波信号进行处理,以提升回波信号的信噪比和起始点锐度。结果应用CCS4.2软件与DSP芯片进行调试、实验,实验表明在距离0～1200 mm内,系统的测量误差为±4 mm。结论采用小波阈值变换算法和温补电路,提高了传统物流机器人避障系统的测距精度。     

改进的K-奇异值分解图像去噪算法

针对传统的K-奇异值分解信号利用率不足,采用了稀疏贝叶斯学习预处理图像信号;将正交匹配追踪与改进之后的最速下降理论相结合;因噪声原子存在于字典更新之后得到的字典中,所以结合Bartlett检验法将噪声原子裁剪掉。实验结果表明,此方法相对于小波阈值去噪法、基于离散余弦变换字典稀疏表示等去噪方法能够更好地滤除噪声,保留图像边缘信息,获得更高的峰值信噪比,得到图像视觉效果更佳。