基于小波包改进阈值方法的电能质量信号消噪

为了改善暂态电能质量扰动信号的消噪效果,提出了一种小波包改进阈值的消噪方法。在分析了软阈值消噪方法和硬阈值消噪方法的基础上,对阈值量化函数进行了改进,并通过小波包变换对消噪效果进行了强化。改进后的新阈值消噪法能有效克服＂硬阈值法不连续、软阈值法有偏差＂的缺点。对暂态电能质量扰动信号消噪处理的仿真结果表明,该新方法在消噪的同时能够减少信息的损失,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,其消噪效果优于软阈值函数消噪法。     

一种改进的小波包阈值去噪法在压缩机振动信号分析中的应用

结合变频涡旋压缩机振动小,噪声低的特点,利用一种改进阈值的小波包函数进行去噪处理,克服了硬阈值去噪不连续的缺点,同时还克服了软阈值函数去噪中的估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷。通过Matlab仿真分析比较了这3种去噪效果。     

基于改进小波算法的轴承信号降噪研究

针对传统阈值函数降噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,采用层层递进的改进方法对小波阈值和小波阈值函数做了去噪研究。小波阈值的改进是基于不同分解尺度小波阈值算法,改进阈值考虑了轴承故障信号在不同分解层上的去噪特性和噪声在各分解层上的分布情况。小波阈值函数改进是基于对数逼近阈值函数算法,改进阈值函数考虑了传统软阈值函数的不连续性和硬阈值函数的偏差性。从传统阈值函数、改进阈值函数和传统阈值、改进阈值选取上看,传统阈值函数结合改进阈值去噪效果最好,其次是传统阈值函数结合改进阈值,最后是传统阈值函数结合传统阈值。在小波去噪算法中,改进小波阈值法可获得较好的去噪效果。     

改进型阈值函数在小波阈值图像去噪中的应用

介绍了传统小波阈值去噪方法的去噪原理。小波阈值去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。该文对常规的软阈值和硬阈值函数在常规的图像去噪中存在的缺陷进行了分析,在此基础上提出了一种改进的阈值函数,改进后的阈值函数克服了软阈值函数中小波系数估计和原系数之间的固有偏差的缺点,也克服了硬阈值函数不连续的特点。实验结果表明,采用改进的阈值函数进行图像去噪处理后,图像具有更高的峰值信噪比,均方差更小,同时对软阈值函数的细节模糊现象和硬阈值函数的Gibbs现象都有不同程度的改良。     

小波分析中4种去噪方法的分析比较

分析了基于小波分析的4种不同的去噪方法,并在其中寻找最适宜在实际中应用的心电信号中肌电干扰的去除方法。4种去噪方法分别采用软、硬及改进等3种阈值函数,通过MATLAB对MIT-BIH数据库中所提供的心电信号进行实验分析,根据去噪效果及所需时间对比结果判断最适宜的去噪方法。离散小波变换阈值法在采用3种阈值函数时去噪效果均较差,平移不变量小波阈值法本身运算量过大,平稳小波变换阈值法与提升小波变换阈值法在采用改进阈值函数时去噪效果好且所需时间相对较少。采用改进阈值函数的平稳小波变换阈值法与采用改进阈值函数的提升小波变换阈值法为4种方法中最适宜在心电信号肌电干扰去除中应用的方法。     

基于改进阈值小波算法的汽车轮速信号处理

在汽车制动过程中,轮速信号中的噪声对制动有着直接的影响,运用小波理论可以对轮速信号中的噪声进行去噪处理。噪声的幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的幅值与小波变换的尺度变化无关。在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数量化法,该方法克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点,并把它们应用在汽车轮速信号的去噪上。新的阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单等优点。实际信号处理结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪算法。     

一种改进的小波域去噪算法

在Donoho D L和Johnston IM提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果,还是在信噪比增益和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

基于改进小波域阈值法的平移不变振动信号去噪

针对含噪振动信号的去噪问题,采用了目前最有效的小波算法。在传统小波域阈值法的基础上,克服了软、硬阈值的缺陷,采用了新的闽值函数,并通过平移不变小波变换对去噪效果进行了强化。通过与几种方法去噪效果的仿真对比,其结果表明,新的去噪方案可以获得最大的信噪比（SNR）,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,并在实际振动信号的处理中得到了很好的应用。     

基于小波阈值去噪法阈值函数的研究

基于小波变换的阈值去噪法是去除数学信号中白噪声的有效算法,其中阈值的选取与阈值的处理方式都是影响重构信号连续性与精度的关键。本文在传统软阈值和硬阈值法的基础上进行改良,构造了一种新的阈值函数,克服软硬阈值的缺点和偏差。从仿真结果可以看出,该改良的阈值函数法去噪效果优于传统阈值法。     

基于改进小波阀值的振动信号去噪方法研究

采取小波算法,运用小波变换阀值法对振动信号进行去噪。对比了传统的软阀值函数和硬阀值函数的优缺点,并在软、硬阀值函数的基础上,提出了一种改进的阀值函数的方法。通过与软、硬阀值函数方法去噪效果的仿真对比分析,新的去噪方法提高了重构信号的信噪比,可以有效去除噪声,并对原始信号的细节特征保留较好。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法及仿真

针对小波阈值去噪算法中传统软、硬阈值函数以及现有的一些文献所设计阈值函数的不足,提出一个新的阈值函数,此函数具有更好的光滑性,其随着小波分解尺度的变化而发生变化,具有很好的适应性,函数中无不确定参数,提高了去噪稳定性。仿真结果显示,采用新阈值函数去噪后的信号信噪比和均方根误差均优于传统阈值函数及现有的两种改进阈值函数,去噪效果良好,具有广阔的应用前景。     

基于轴承仿真信号的小波阈值及阈值函数的优化

针对传统小波阈值法在轴承信号去噪效果不佳的难题,对阈值和阈值函数采用层层递进的方法进行降噪研究。阈值函数方面,在软阈值函数基础上提出了指数阈值函数,在指数阈值函数的基础上结合硬阈值函数,提出了带有收缩性指数的阈值函数。阈值方面,给出了估噪阈值,在估噪阈值的基础上,结合噪声的小波系数,随着分解层的增大而减小并引入调节量,给出了分层估噪阈值,表征去噪效果优劣指标为SNR&RMSE。通过选取估噪阈值、分层估噪阈值、软阈值函数、指数阈值函数和收缩指数阈值函数进行去噪试验,结果表明,收缩指数阈值函数和分层估噪阈值去噪效果较好。从阈值函数选取上看,收缩指数阈值函数去噪效果最好(32.3118&0.0141),其次是指数阈值函数(30.4301&0.0175),最后是软阈值函数(23.5500&0.0385);从阈值选取上看,分层估噪阈值去噪效果最好(33.9360&0.0117),其次是估噪阈值(32.3118&0.0141)。该方法去噪效果好,可从噪声中提取有用信息,可用于对大型轴承运转的有效诊断。     

小波新阈值法在振动信号去噪中的应用研究

针对传统的软、硬阈值函数去噪方法的缺陷,提出了一种基于小波的新阈值函数去噪算法,运用该方法对风力发电机齿轮箱的振动信号进行分析,排除振动信号中的噪声干扰,准确地提取故障信息。通过实验分析,对比了新阈值函数和传统软、硬阈值函数的去噪效果,证实新阈值函数在去除高斯白噪声方面表现出了良好的特性,重构信号更贴近真实信号,为风力发电机齿轮箱的故障诊断奠定基础。     

一种新的小波阈值去噪算法研究

为了更好地消除噪声对被测信号的干扰,针对传统小波软、硬阈值函数与全局阈值去噪算法的不足,综合考虑了小波阈值的估计与阈值函数的选取,提出了一种新的小波阈值去噪方法。对仿真信号与实验轴承振动信号进行去噪分析,并与几种不同的小波阈值去噪算法结果相对比。结果表明:新的小波阈值去噪算法更好地去除了噪声并保留了信号的原始特征,是一种更加优越的去噪方法,具有较高的实用价值。     

传感器补偿系统中的小波去噪的应用及DSP的实现

在对传感器误差经行数字滤波器补偿过程中,准确的输入信号对补偿结果有着至关重要的作用,针对传统去噪法的弊端,提出了小波去噪法。阐述了小波去噪的基本原理和方法,并提出了一种新的阈值函数,比较好的弥补了软硬阈值函数的缺点。实验验证新的阈值函数去噪效果更加明显。同时利用DSP高速的运算能力、强大的处理能力,在DSP硬件上实现小波阈值去噪算法,为下一步实现动态补偿数字滤波器系统提供基础。     

融合尺度加权的改进小波阈值函数的超声去噪

为了提高超声在线检测的准确度,有效去除噪声,引入了算术平均滤波方法对信号进行预处理。针对小波阈值去噪方法中传统阈值函数在阈值点处不连续、存在恒定偏差的缺点,在研究现有改进阈值函数及尺度加权方法的基础上,提出一种融合尺度加权的改进小波阈值函数。仿真结果表明:改进后的小波阈值函数可显著提高信噪比,并在超声薄板厚度在线检测的实际应用中,具有很好的去噪效果。     

基于Grubbs准则的小波自适应阈值去噪算法

小波阈值去噪法是去除信号中白噪声的有效算法.根据白噪声和信号小波系数的特点,提出一种分解层数自适应确定法和一种基于Grubbs准则的各层阈值选取法,并结合软、硬阈值法的特点,改进了小波系数阈值估计的模型.     

超声波测距系统中的小波去噪方法研究

针对远距离超声波测距系统中回波信号信噪比低的问题,采用小波变换对超声波的回波信号进行去噪处理。为取得较好的去噪效果,对小波变换的参数选取进行了研究。根据小波基的特性,通过能量与能量熵选取最优小波基;基于回波信号噪声的白噪声特征,采用白噪声检验自适应确定分解层数;引入参考噪声信号,确定小波系数处理阈值,并选用一种结合软、硬阈值函数的改进阈值函数进行小波系数处理。为验证方法的有效性,搭建基于NI数据采集卡和LabVIEW的超声回波信号采集平台,利用MATLAB小波工具包完成回波信号的去噪处理,并通过信噪比、均方根误差等指标对去噪效果进行综合评判。实验表明小波去噪可以达到很好的去噪效果,为大量程超声测距提供理论基础。     

皮带机故障诊断中基于自适应小波阈值去噪法的应用

皮带机故障信号中包含大量运行信息，采集故障信号进行去噪处理有利于故障状态识别。为了进一步提高小波阈值去噪方法在强噪声背景下微弱故障信号提取能力，设计了一种基于改进自适应阈值的小波阈值去噪法的皮带机故障诊断方法。研究结果表明：进行小波阈值去噪时未进行阈值函数优化，在阈值选取缺乏灵活性。以自适应小波阈值去噪时，可以获得更平滑的阈值曲线，能够满足最优去噪性能。采用小波阈值去噪时并未达到理想去噪效果，存在明显噪声成分，并且获得了更大均方根误差；完成小波阈值改进后获得理想去噪效果，更准确保留有用信号，使噪声信号被充分去除，实现信噪比的明显提升。该研究可以拓宽到其它传动设备上，对后续的故障状态识别奠定理论基础。     

空气耦合超声信号的小波阈值滤噪试验研究

穿透式空气耦合超声检测中,由于较低声波透射率、激励接收系统噪声及声波在介质中的散射噪声导致接收信号信噪比较低,小波阈值滤噪技术在解决上述问题时面临小波基、分解层数及阈值函数的选取难题。基于小波分析的基本原理,以单因素分析方法开展小波阈值滤噪试验研究。选择不同小波族(Daubechies,Symlet和Coiflet)中的小波基、小波分解层数(4～8层)及阈值函数(软阈值及改进阈值函数)对实际含噪超声信号进行小波阈值滤噪处理,并通过对比滤噪信号的信噪比及频谱特性得出不同参数对滤噪效果的影响。结果表明,选择Coiflet小波族中的小波基能获得具有更高信噪比及透射信号幅值的滤噪信号;分解层数越高,滤噪信号的信噪比越高,但增长趋势渐趋稳定;阈值函数对滤噪性能的影响并不十分显著,一般采用软阈值函数或改进阈值函数就能获得良好滤噪效果。