基于小波分析的脉冲涡流信号去噪方法研究

应用小波多尺度分解与重构技术和小波包分析技术对脉冲涡流检测信号进行处理,将信号中的噪声分离出来并去除。采用离散小波变换的强制消噪法、软阈值消噪法和不同熵准则的小波包消噪法,对实测的脉冲涡流信号进行消噪。在保留信号中有用成分的前提下,结合信号的信噪比和均方根误差,对消噪方法进行比较和优选。实验结果表明,小波包分析中的Threshold熵准则法效果最好。     

小波变换在脉冲涡流检测信号中的应用

脉冲涡流检测方法是涡流检测技术的一个新兴分支.通过实验装置采集了含有噪声的缺陷信号.介绍了小波去噪的基本原理,研究了脉冲涡流检测信号中的去噪问题,采用小波系数去噪对脉冲涡流检测信号进行了处理.实验结果表明:采用小波系数去噪的方法可使缺陷信号的信噪比得到显著的提高.     

基于小波熵和相关性的高分辨率阈值去噪方法

提出了一种基于小波熵和相关性相结合的高分辨率小波阈值去噪方法.首先利用小波变换中各尺度间有效信息和噪声的相关性不同的特性,对小波分解后的各尺度的高频小波系数进行相关处理,确定出有效信息的位置,并将其置零,经过相关处理后的高频小波系数认为是由噪声引起的.将相关处理后的高频小波系数分成若干区间,计算各区间的小波熵,将小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声标准差,计算各尺度的阈值;采用软阈值处理,最后重构得到去噪后的信号.该算法实现了各尺度阈值的自适应选取,提高了信噪比.仿真验证了该算法的有效性.     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

小波包在蚕茧无损质量检测中的应用

本文介绍了小波包在蚕茧无损质量检测中的应用。针对所处理的信号的特点合理的选择小波函数,利用熵的准则对信号进行分解以及提取有用的信号,并计算各分解信号的小波能量来构造特征向量,最后将小波包的理论应用到蚕茧无损检测的质量识别中取得了较好的效果。     

小波包在蚕茧无损质量检测中的应用

本文介绍了小波包在蚕茧无损质量检测中的应用.针对所处理的信号的特点合理的选择小波函数,利用熵的准则对信号进行分解以及提取有用的信号,并计算各分解信号的小波能量来构造特征向量,最后将小波包的理论应用到蚕茧无损检测的质量识别中取得了较好的效果.     

基于加速度的小波能量特征及样本熵组合的步态分类算法

摘 要： 目的 针对传统的使用小波分解系数作为特征对走路、上楼、下楼进行分类时不能对具有相同强度加速度信号的步态样本进行分类的问题,提出了一种基于样本熵和小波能量相结合作为特征的分类算法。方法 利用三轴加速度传感器采集走路、上楼、下楼三种步态下的上臂加速度信号,将信号进行小波分解,提取能量特征和样本熵特征,构建决策树分类器和贝叶斯分类器。结果 决策树分类器和贝叶斯分类器的总体分类精度分别为75%和78.75%,使用样本熵与小波能量作为特征的分类精度比仅使用小波能量的分类精度提高了15.85%和19.17%。结论 就步态分类精度而言,样本熵与小波能量相结合的方法优于仅使用传统小波能量方法。     

雷达辐射源信号小波变换特征提取方法

在小波域滤波算法的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效地提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验分析表明：提取的样本特征在0 dB下具有很好的抗噪性和可聚类性,方法是有效的。该方法能够简化分类器的设计,有利于工程应用。     

基于相空间模糊熵算法的金属缺陷形状辨识

提出了一种多线圈涡流无损检测方法,通过相空间模糊熵算法分析涡流信号复杂度,进而实现对金属微小缺陷形状的辨识.为了从足够的测量信息中获取有效的缺陷特征,设计了多线圈传感器模型.通过仿真实验选取适合的传感器参数和激励模式.采用相空间模糊熵算法,研究不同大小、深度、形状的缺陷对涡流信号复杂度的影响.为了准确提取涡流信号的内在规律,获得对缺陷敏感的信号分析结果,对涡流信号进行相空间重构,并在重构的相空间中计算信号的模糊熵.分析结果表明:随着缺陷体积的增加,模糊熵增大,涡流信号的复杂度增加.根据不同形状缺陷的模糊熵均值分布图,可以实现对孔、洞、裂缝3种缺陷较精确的区分.     

脉冲涡流无损检测装置的研制

脉冲涡流检测方法是近几年迅速发展起来的一种涡流无损检测新技术。研究了脉冲涡流无损检测机理,研发了脉冲涡流无损检测装置,包括探头的设计与制作、脉冲信号发生电路的设计与制作、信号调理电路的设计与制作等。完成了脉冲涡流裂纹无损检测的实验研究,选取了最佳的检测参数匹配。实验结果表明,所设计的脉冲涡流无损检测装置在激励频率为100Hz-1000Hz范围内信号最为敏感。     

基于新型能量算子和多尺度熵的癫痫自动检测

提出癫痫检测的新算法,创新地使用新型能量算子和多尺度熵,不仅能够实时跟踪脑电信号能量,而且可以在脑电信号未知情况下提取其有效的特征信息。对脑电信号进行一定尺度的小波变换;利用新型Teager能量算子和多尺度熵提取脑电信号的非线性特征,将特征信号输入到极限学习机中,用来识别正常脑电信号与癫痫脑电信号。实验结果表明,此方法具有高分类精度,可达到98.89%,优于文献中所报道的多种检测方法,可以应用于癫痫临床检测。     

高速列车转向架故障信号的小波熵特征分析

为了对转向架关键部件进行及时的性能检测和故障诊断, 实验选用高速列车转向架典型故障振动信号, 先进行小波分解, 在各个子频带上提取小波熵特征, 用于反映振动信号在各尺度上的复杂程度。在多个小波熵特征张成的高维特征空间中对四种转向架典型故障工况进行支持向量机分类识别, 实验结果表明识别率随运行速度逐步提高, 在速度达到200 km/h时得到了90%以上的识别率, 验证了小波熵特征对于高速列车故障信号分析的有效性。     

基于二阶段噪声检测的滤波算法研究

研究信号优化问题,针对信号中的混合噪声,大大降低了信号的精度和准确性,影响了对真实信号特征的提取,为了消除存在于信号中的混合噪声,提出了一种基于二阶段噪声检测的滤波算法.先通过小波空域法处理由高斯噪声控制的小波系数;根据脉冲噪声控制的小波系数幅度的特点,结合中值滤波算法,构造一种能检测出脉冲噪声控制的小波系数的检测器,处理检测出的小波系数;最后用二次处理后的小波系数进行信号重构,可以去除混合噪声;仿真实验表明方法有效可行并优于单-的小波空域相关去噪法和软阈值去噪法,而且能够较好地去除混合噪声,达到提取信号优化过程.     

一种噪声环境的语音端点检测方法

端点检测是语音识别系统的一个重要组成,尤其是在噪声环境中,其准确性对语音识别系统性能有直接影响。提出了一种基于小波子带倒谱系数（SBC）的语音信号端点检测方法,利用小波变换对频带进行尺度划分,采用小波子带倒谱能量检测语音端点。通过与MFCC的仿真对比以及大量实验分析,小波子带倒谱特征在语音端点检测中具有更好的识别性能。     

基于小波包变换的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明：该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。     

基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断研究

针对往复式隔膜泵故障的多元性、不确定性和并发性的特点,提出了基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断方法。小波包能将振动信号分解到不同子频带,通过各子频带信号的能量变化反映设备运行状况。通过采集往复式隔膜泵振动信号,进行小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量和能量比例,然后对比故障振动信号和正常振动信号的频带能量谱比例图,找出发生故障的频带,进而找出往复式隔膜泵的故障特征频率,诊断出故障。实验表明:通过小波包能量谱对往复式隔膜泵进行故障诊断是有效可行的。     

基于小波包频带能量检测技术的故障诊断

在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段。小波包变换能将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频段,而各频段信号的能量变化包含着丰富的信息。在机械设备运行正常和非正常两种状况下,小波包分解后各频段信号的能量谱尺度图有明显差异。将小波包能量谱尺度图检测方法用于轴承振动信号的诊断处理,验证了该检测方法有效、可行,为机械故障诊断提供了一条新的途径。     

小波分析理论的信号变尺度阈值去噪算法探究

当前对于信号辨识控制系统的研究分析领域中,整数阶信号辨识系统本身对于信号的去噪处理能够获得相对有效的理想效果,提出基于小波分析理论的信号变尺度阈值去噪算法,加入变尺度阈值的方法进行相应的处理。通过仿真模拟实验进行有效合理统计分析,在各种程度的信噪比状况进行算法改进,对有用信号的去噪效果实现理想的处理结果。     

基于小波变换的整流装置故障特征提取

在对某型号飞机电源系统整流装置进行故障模式分析的基础上,通过对各故障模式下整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义"频带能量特征向量",将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量,作为故障检测的依据.实测样本信号的分析结果表明,该方法克服了传统傅立叶分析的固有缺陷,得到的故障特征向量符合灵敏性、鲁棒性的要求,可有效区分各故障模式.     

电涡流测厚系统特征值提取方法

用电涡流无损检测方法对铝板厚度进行检测,选用方波信号作为脉冲涡流的激励信号,通过仿真建模找出时域和频域中特征值与铝板厚度之间的对应关系,并通过进一步反演计算得出铝板的厚度,实验数据显示该法可有效实现铝板厚度的无损检测。