基于小波和能量特征提取的旋转机械故障诊断方法分析

轴承和转子系统在旋转机械中是非常关键的部件,小波包对振动故障信号的特征提取是对于旋转机械故障诊断的关键.针对传统的软、硬阈值量化方法在阈值常数偏差和不连续的问题,设计一个可调参数改进的连续函数以用来量化阈值.对于旋转机械转子常出现故障采用振动信号的小波包分解、去噪然后进行小波包能量特征提取.     

自适应小波阈值去噪方法

针对未知含噪信号的小波去噪理论,提出了一种新的阈值方程,并基于斯坦恩无偏估计(SURE)优化算法和阈值方程寻找最优门限值,以确保去噪后的信号是对未知原信号的最优估计。同时,注意到使用正交小波去噪,容易在信号奇异点处产生Gibbs振荡。为解决该问题,在信号分解和重构时使用了平稳小波变换算法。最后,应用以上方法与基于SURE的正交小波去噪方法对2种含噪信号进行去噪分析,结果令人满意。     

基于一种自适应折中-平滑阈值的脉搏信号小波去噪

人体脉搏信号在采集过程中会掺杂着各种噪声信号,而传统所采用的小波变换阈值去噪法在处理脉搏信号时又存在着缺陷,本文采用的折中一平滑闽值函数,并基于斯坦恩无偏估计（SURE）优化算法去寻找最优阈值门限,与在原有阈值基础上的小波自适应阈值去噪做对比,通过利用Matlab对脉搏信号进行去噪仿真。结果表明,依据信噪比（SNR）和信号平滑度Ⅲ的评判标准,该方法去噪效果更好,结果令人满意。     

基于小波变换的机械振动信号阈值去噪分析

随着现代机械自动化的发展,生产设备功能越来越多,性能要求越来越高。为了缩小设备成本,机械故障诊断越来越重要。振动信号分析是诊断故障是最有效简单的方法。文章为获取其有用信号特征,去除噪声信号,提出了基于小波分析新的阈值法,并全面分析了各类小波和4种经典阈值去噪的效果。此次提出的新的阈值函数同时具有软、硬阈值函数方法的优点,使它处理小波系数时更灵活。经阈值处理后,小波系数值变为2个参数取值共同决定函数由软变硬的快慢程度。实验仿真说明,新的阈值法对于振动信号去噪效果明显。     

基于小波阈值自适应的局部放电信号降噪

为了抑制电缆绝缘局部放电检测中存在的白噪声干扰,提出一种基于小波阈值的局部放电特征提取的方法.对含噪信号进行小波分解,在选取最优阈值时,用鲸鱼算法优化阈值选取过程,有效提高了算法的精度与运算速度.为验证去噪效果,利用该方法和传统小波软阈值法对局部放电仿真信号和实测局部放电信号去噪,结果表明:与传统软阈值函数法相比,该方...     

基于改进小波去噪的EEMD—HHT信号处理方法

传统小波去噪虽然可在一定程度上去除噪声对原始信号的干扰,但去噪效果并不理想。针对传统小波去噪中存在的问题,提出一种改进的小波去噪方法,并将改进小波去噪与EEMD-HHT有机结合,进而提出一种基于改进小波去噪的EEMD—HHT信号处理新方法。基于MATLAB软件,分别利用EEMD-HHT方法、基于传统小波去噪的EEMD-HHT信号处理方法和基于改进小波去噪的EEMD-HHT信号处理方法对外圈故障滚动轴承进行故障诊断试验,试验结果与理论计算结果对比分析表明,基于改进小波去噪的EEMD-HHT信号处理方法最为有效。     

基于TDLAS技术与小波变换去噪算法的甲烷浓度检测

为进一步提高甲烷浓度检测精度,搭建了基于TDLAS（tunable diode laser absorption spectroscopy）技术的甲烷浓度检测实验系统,利用甲烷在波长1653.72 nm处吸收强度很高且可以最大限度消除其他气体干扰的特性,通过提取二次谐波信号实现甲烷浓度检测。然后分别采用heursure硬阈值算法、heursure软阈值算法和sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法,通过分析未去噪及小波变换去噪处理后得到的甲烷吸收信号谱图、甲烷二次谐波信号谱图、甲烷吸收信号的信噪比和均方根误差,优选sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法。不同浓度的甲烷标气线性拟合实验及特定浓度的甲烷标气重复性实验结果表明:通过小波变换（采用sqtwolog固定阈值算法）能有效降低噪声干扰,去噪处理后提取的二次谐波信号与甲烷真实浓度拟合优度R2为0.984,拟合效果更佳。采用TDLAS技术结合小波变换去噪算法,实现甲烷浓度检测的同时也能提高甲烷浓度检测精度。     

基于DSP的小波阈值去噪算法的实现

小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法,利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点,在DSP上实现小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阈值函数和tein无偏风险阈值2t（rigrure规则）对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理,实验发现,该法可以很好的去除噪声,满足信号去噪的光滑性和相似性准则。     

一种局部放电信号去噪的新方法

小波变换是在局部放电信号去噪过程中常用的方法,由于实际信号中噪声频带较宽,仅用小波变换去噪有可能带来波形畸变。文中将经验模态分解（Empircial Mode Decomposition,EMD）引入小波阈值去噪算法中,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪算法,信号经EMD变换后被分解成若干个频率的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对各个频率的IMF分量进行小波阈值去噪。相比于普通的小波阈值去噪算法,该方法能取得更好的去噪效果。对仿真信号和实测信号的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于小波阈值算法的海杂波信号去噪

为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标来衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012 a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于小波理论的异步电动机故障信号的消噪方法

通过对异步电动机早期故障诊断,分析了基于小波变换的信号消噪方法,根据不同频带将信号展开,并选择浮动阈值对小波变换系数进行量化,结果表明,这种方法可消除大部分噪音并保留原信号尖锐变化的曲线轮廓,对异步电动机突发故障信号诊断准确,并能达到更好的降噪效果。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

针对传统小波阈值去噪算法中软阈值函数和硬阈值函数的不足,在现有文献设计的阈值函数的基础上,构造一个新的阈值函数,它不仅能克服软、硬阈值函数的缺点,同时对噪声的处理更具有灵活性。通过Matlab仿真,对软、硬阈值函数以及本文构造阈值函数的去噪效果,在信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)两个方面进行对比。结果表明,本文提出的阈值函数在信号去噪处理中,能获得更高的信噪比以及更小的均方根误差,具有很好的降噪效果。     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

自适应阈值函数小波算法的电机振动信号去噪

通常采集的电机振动信号中都含有噪声成分,一般采用小波阈值去噪处理可以达到理想的效果,但是传统软、硬阈值函数存在恒定偏差或不连续等缺点,不能很好的保留有用信息。针对这一问题,文中提出了随分解层数自适应且具有调整参数的阈值函数。改进的小波阈值函数连续、可微且具有渐进性,通过遗传算法做调整参数寻优,在保留大部分原始信号的基础上进行去噪,使得新的小波去噪算法在保留有用信息与去除噪声之间有较好的平衡性。实验中将该方法应用于所采集的电机振动信号,结果显示,该方法具有更高的信噪比与较低的均方根误差,能够更好的滤除噪声,保留原信号的有用信息。     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

一种基于CEEMDAN-改进小波阈值的OTDR信号去噪算法

为了解决光时域反射仪(optical time domain reflectometer,OTDR)中背向散射信号受 噪声干扰严重问题,本文提出了一种 基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN) 和改进小波阈值的OTDR信号去噪算法,利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态 混叠现象和降低重构误差等优点,将信号分解为若干IMF分量,根据相关系数的分析方法, 找到噪声占主导的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和信号占主导的IMF 分量的临界点,去除噪声占主导的IMF分量, 并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪,最后重构信号。结果表明 , 本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比, 能 更好地抑制噪声,并达到更好的去噪效果,突显OTDR事件特征,更易于事件的检测。     

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。     

小波变换在心电信号处理中的应用

在心脏病诊断过程中,心电信号的检测是重要的环节,然而心电信号的噪声很强,为了能够较好地滤除信号中的噪声,对信号的特点进行准确标定,利用基于小波变换的阈值去噪算法和基于小波的模极大值-极小值的算法进行心电信号的处理.采用MIT/BIH中的数据进行仿真调试验证,实验结果表明,被引入的几种噪声能被很好地去除,而且心电信号能较完整地保留下来,特征点能被准确地检测到,从而提高了诊断心脏等疾病的诊断效率.