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改进EMD阈值小波滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《机械科学与技术》2017,(8):1175-1179
下肢自主康复训练机器人中交流伺服电机电流信号噪声严重影响电机力矩辨识精度。为解决非线性非平稳信号的滤波去噪问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进阈值小波滤波算法。首先对EMD最佳去噪层数和阈值小波的阈值处理函数进行分析和改进,然后将两种改进方法相结合,最后对Matlab中的Heavy sine信号添加高斯噪声,分别利用改进方法和软、硬阈值等滤波方法进行去噪实验。仿真实验结果表明,改进算法能有效去除非线性非平稳信号中噪声信号。与EMD和阈值小波等其他滤波方法相比,本文滤波算法去噪后信噪比更大,均方根误差更小,滤波效果更好。 相似文献
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为了更加有效地去除噪声对被测信号的干扰,分析了传统小波阈值估计方法的局限性,提出了一种基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法。该方法利用样本熵作为信息价值函数以确定最优小波包,且以样本熵为判据,对不同的分解层数设置不同的阈值,选取使得去噪后得到的噪声估计信号样本熵值最大的阈值作为最优阈值。对仿真信号进行分析证明了该方法的有效性,将该方法应用于滚动轴承振动信号去噪分析且与其他阈值方法相对比,结果表明该方法去噪后的信号较其他方法而言频谱中的干扰频率更少且滚动轴承的基频以及故障频率更为突出,去噪效果更好,是一种更为优越的去噪算法。 相似文献
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为了改进经验模式分解(EMD)算法的消噪性能,在传统EMD消噪分解的基础上,参照小波阈值的消噪方法,提出了一种基于自适应阈值的EMD消噪方法。首先,建立去噪阈值和均方误差之间的对应函数,在所选阈值保证均方误差最小的前提下,利用具有较好全局搜索性的蚁群算法,根据建立的函数搜索阈值,克服了传统方法中硬阈值和软阈值固定选取的缺陷,实现了最优阈值的选取。仿真信号分析和实际轴承故障信号分析表明,该方法与传统的EMD消噪方法、软硬阈值分析方法相比,消噪效果更加明显。 相似文献
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基于DSP的超声波数据采集与信号处理算法 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了基于DSP的数据采集系统,实现了对超声信号的实时检测.利用高速A/D进行采样,DSP对数据进行算法处理.在DSP内部采用小波阈值去噪算法对超声波信号进行预处理,利用DSP的串口将处理后的信号传送给主机进行实时显示.系统采样速率为80 Mbit/s,采样位数为12位,实现了超声信号的实时处理和采集.通过Matlab实验,验证了小波阈值去噪算法的改进方案明显要比单纯的硬阈值和软阈值方法降噪效果好. 相似文献
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《机械工程与自动化》2020,(4)
为去除螺杆转子激光测量信号中的噪声,提出一种EMD-β与改进小波阈值函数结合的去噪算法。首先利用经验模态分解(EMD)对螺杆转子的激光距离信号进行分解,用EMD-β寻找高频的固有模态函数(IMF),然后对高频的IMF进行改进小波阈值去噪,最后将去噪后的IMF和剩余的IMF进行信号重构得到去噪后的信号。经过仿真验证,此方法在激光距离信号的噪声去除中具有一定的使用价值。 相似文献
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小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。 相似文献
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针对轴系回转过程中动不平衡引起的位移误差信号含噪问题,提出自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)—小波阈值去噪的轴系轮廓重构模型。采用CEEMDAN对位移信号进行分解得到各阶本证模态函数(IMF),采用相关性分析提取含噪的IMF分量,并对其进行小波阈值去噪,与经验模态分析EMD—小波阈值去噪方法进行比较,最后将提纯后的信号进行重构。模拟仿真表明,去噪后的信号不仅保持了原有信号的特征,并且有效去除了噪声。将去噪后的信号输入到重构轮廓模型进行试验,结果表明,去噪后分离的单个截面回转误差准确度提高了0.05μm,圆度误差准确度提高了0.0703μm。 相似文献
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针对暂态电能质量扰动信号的检测和定位,提出了一种基于提升复小波的高效定位算法.首先对扰动信号基于(maximum posteriori,MAP)最大后验估计的双树复小波进行去噪预处理,对不同分解层次的细节系数的噪声方差和信号方差进行估计运算,同时计算各分解层的阈值,得到去噪阈值.扰动信号进行去噪预处理后,利用提升小波对去噪后的扰动信号进行定位,并与传统实小波进行了定位准确度和算法耗时的比较.仿真实验结果表明,所提去噪预处理定位算法步骤简单,效果理想定位运算速度快且易于实现,实用性强,两者结合具有良好的应用前景. 相似文献
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《仪表技术》2019,(11)
耦合毛细管电泳技术的非接触式电导检测器在检测痕量化学物质时具有较高的灵敏度,然而噪声会导致获得的信号检测结果存在偏差。针对非接触式电导检测信号的数据特点,提出基于小波变换的阈值去噪方法:利用高斯函数模型和高斯白噪声模拟仿真非接触式电导信号曲线,继而逐步选取不同的参数来得到多个去噪结果,并选择若干评价指标对去噪结果进行评价,从而确定最优去噪参数。同时,将小波变换算法与其他常用去噪算法进行对比,验证其优越性。最后将最优参数代入小波阈值去噪算法,对三种痕量无机离子的非接触式电导信号进行去噪处理。实验结果表明:三种痕量无机离子的电导信号经过去噪处理后,信噪比显著提高,数据曲线光滑,且保留了数据特征,具有可行性及有效性。 相似文献
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为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,分析了样本熵算法与噪声的关系,提出了一种基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法。在阈值函数方面,该方法利用样本熵作为特征参数,对含噪信号小波包系数的噪声分布进行表征,且依据此特征参数值对阈值函数进行改进,使其能够根据信号的小波包系数受噪声影响的情况进行自适应的调整;在阈值选取方面,定义去噪后信号与原始信号之差作为噪声信号的估计,利用样本熵作为判别依据,选取使得噪声估计的样本熵值最大的阈值作为最优阈值。该方法与其他方法进行对比,结果表明,该方法能够有效地去除噪声且更好地还原信号的频率特征,是一种更为优越的去噪算法。 相似文献
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心音是诊断身体健康的重要生理信号,为有效降低心音信号的噪声,提出一种联合互补总体经验模态分解(CEEMD)及AFSA优化小波阈值去噪相结合的方法。即先将不同频率范围的心音信号通过CEEMD进行分解,然后选取高频部分的IMF分量使用人工鱼群(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)优化小波阈值算法进行去噪,最后将去噪后的信号与分解的低频IMF信号进行重构得到去噪后的心音信号。将联合CEEMD及AFSA优化小波阈值去噪算法与传统的CEEMD算法、小波阈值去噪算法进行仿真对比。实验结果表明,联合去噪算法在去除心音信号噪声方面效果最好。 相似文献