基于Matlab的矿震信号小波分析

矿井微震监测在防治冲击矿压方面已经成为一种有效的手段,它主要是通过布置在矿区范围内的矿震监测系统,记录到矿震震动波形,然后对矿震波形进行分析处理,从而确定矿震震源的位置和能量大小,以Matlab软件为平台,通过对矿震信号的小波分析,根据连续小波变换能检测到信号的突变点,从而能够确定矿震信号P波初动的时间;最后进行小波去噪,能有效地去除掉了矿震信号中的噪声信号。     

基于小波变换阈值方法的地震信号去噪研究

提高地震信号的信噪比,对地震勘探数据的处理具有非常重大的意义。小波变换能把信号分解在多个尺度上,不同尺度上的小波变换系数代表原信号在不同分辨率上的信息。地震能量主要集中在信号的低频段,利用信号在不同的尺度上进行小波分解,可以进行地震信号的去噪处理。     

基于MATLAB的小波去噪方法研究

通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,通过实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性.     

基于平移不变小波爆破振动信号去噪的应用研究

传统的小波变换阈值法去噪会使爆破振动信号的急剧变化部分产生人为的振荡现象,产生这种现象的原因是小波缺乏平移不变性。使用平移不变小波变换去噪方法,对爆破振动信号进行循环平移,利用软或硬阈值对该信号的小波系数进行压缩,重构信号,再进行相反的循环平移,通过多次的平移-消噪-平移,平均所获得的结果,从而消除小波基的平移依赖性。该方法不仅能有效地消除爆破振动信号的伪吉布斯（Psuedo—Gibbs）现象,而且能减小原始爆破振动信号和估计爆破振动信号之间的均方误差（MSE）。通过理论和实践证明了这种方法能够更有效地消除爆破振动信号中的噪声。     

基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究

基于小波变换的多尺度分析思想,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,该小波变换方法能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理.     

基于小波包变换的单道水上地震数据去噪方法研究

基于小波变换的多尺度分解去噪技术是近年来发展起来的一种新技术,其在地震勘探领域中具有广泛的应用.在小波变换的基础上发展起来的小波包变换,可以更好地像小波变换分解低频一样分解高频信息,在信号的去噪方面也有着重要的用途.将小波包变换应用于噪音含量较多的浅水域单道地震数据处理中,获得的有效地震信号突出,噪音被明显压制,处理效果良好.     

基于改进小波阈值算法的矿用钢丝绳损伤检测信号去噪方法

在矿用钢丝绳损伤检测中,信号去噪对损伤检测信号特征提取与定量识别的准确性有着直接的影响。针对小波阈值算法在钢丝绳损伤检测信号去噪中的应用,在Donoho的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出一种改进的小波阈值算法,该算法解决了硬阈值去噪效果不佳与软阈值过度光滑导致信号失真的难题,完整地保留了钢丝绳检测信号中的小奇异信号,去噪效果明显优于传统的阈值去噪方法。     

基于小波分析的矿用车柴油机振动信号去噪处理

矿用车柴油机振动信号进行去噪处理,对柴油机的运行状态监测和异常诊断具有重要的现实意义。以矿用车柴油机为实验研究对象,对4个不同测点进行时域分析和频域分析,得到最佳振动信号监测点;采用小波分层阈值去噪法,对柴油机振动信号进行分解和去噪处理。结果表明小波去噪的方法具有很好的去噪预处理效果,可以满足工程实际的需要。     

基于小波变换的PMLSM垂直运输系统故障信号消噪的研究

永磁直线同步电动机（PMLSM）由于其结构方面,的特殊性,存在着铁芯开断,初级绕组分布小对称,边端效应等诸多影响凶素,同时对于“分段式永磁直线同步电动机垂直运输系统”来说,工作现场存在大量的干扰信号,在对系统工作状态进行监测时．这些干扰信号对运行参数以及故障信息的提取有很大的影响。为了能够对系统进行正确的故障检测或故障诊断,必须对所提取的信号进行去噪声处理。对于“分段式永磁直线同步电动机垂直提升系统”中的同步电动机,功角随时间的变化反应了电动机同步运行的状态,一旦产生失步故障,电压、电流和功率都将发生强烈变化。     

小波去噪在掘进机振动信号处理中的应用

基于小波在时-频两域均能表征信号局部特征的特点,采用小波分解和小波包分解对掘进机三方向振动信号进行分解重构,比较sym4小波,sym5小波和小波包对振动信号的去噪能力,选择sym4对振动信号进行处理,获取掘进机振动信号的特征频率和振动峰值,掘进机截割头的主振频率在2~4 Hz内,振动峰值在11 gn左右。     

小波降噪在煤岩微震信号处理中的应用

根据微震信号噪声强度ε,利用FFT滤波以及缺省的阈值确定模型、Birge-Massart策略的阈值确定模型和小波包变换中的penalty阈值确定模型对原煤单轴全程压缩加载破坏实验的微震信号进行降噪处理。理论分析及降噪结果表明,FFT滤波得到的降噪信号过于平滑,抑制了很多有用的信息成分,而小波三种阈值确定模型能够更加有效去除微震信号中的噪声成分,降噪后的信号与原信号有着很好的相似性,最大限度的反应了原始信号本身的性质。     

通风机振动信号的小波包阈值除噪研究

研究了基于小波包分析的阈值除噪的基本方法,并介绍了几种除噪阈限。利用小波包阈值除噪良好的时频局部化特性滤除信号中大量的噪声。通过对通风机振动信号的除噪和特征提取研究,取得了良好效果,说明小波包阈值除噪方法非常适合于信号的预处理和故障特征提取。     

基于EEMD和小波阈值法的爆破振动信号预处理研究

针对爆破振动信号去噪和趋势项消除问题,借助相关性分析,引入了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波阈值法的预处理滤波方法。首先运用EEMD方法进行信号分解,利用互相关系数进行含噪IMF分量和趋势项分量的预选,然后分别借助自相关函数特性和频带特点进行判断,最后完成含噪分量的小波阈值去噪和趋势项分量的去除,重构波形。实例验证结果表明,该方法能有效消除噪声、趋势项干扰,保留波形真实信息,进而提高频谱分析精度。     

利用小波阀值降噪技术提高微地震信号的信噪比

微地震检测技术在工程施工、地质灾害防治等方面有着重要的作用,同时微地震信号又有信号能量弱,易受背景噪声干扰的特性,造成微震信号的初至无法准确拾取,导致微地震事件的定位不准确.该文利用小波阀值降噪技术对微地震检测信号进行降噪处理,并在Matlab平台对微震信号进行实验.通过对小波基特性的分析选出最优小波基,并使用时间序列的噪声检测方法来确定分解层数,再对分解信号通过阀值降噪去掉部分噪声干扰从而达到提高微地震信号信噪比的目的.     

基于小波变换模糊聚类的噪声消除算法

通过分析信号和噪声的小波变换系数在不同尺度上的传播特性,结合模糊聚类方法,提出了一种新的消除图像噪声算法-LEFC去噪算法。实验表明,该算法与其他几种小波软阈值去噪算法相比,更具有效和稳健的去噪效果。当噪声率超过40％时,其优越性更加突出。     

基于小波变换的奇异信号检测

奇异信号的奇异点经常携带比较重要的信息,它是信号的重要特征之一。证明了小波变换能用来检测信号的奇异性,利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,可以分析信号局部奇异性。信号局部奇异性用李氏指数来描述。研究了奇异性检测小波基的选择条件。给出了实例分析,结果表明,小波变换在信号奇异性检测和局部化分析方面具有优异特性。     

基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究

提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。     

EFPI光纤传感瓦斯浓度信号的小波降噪研究

非本征法布里-珀罗干涉(EFPI)光纤传感瓦斯是一种新型的检测技术,凭借其低成本、易复用、高灵敏度、抗干扰等特点的优势被广泛应用于各领域。由于采集得到的干涉光谱是非限带信号,利用低通滤波器无法对非限带信号进行去噪处理,选用小波变换,首先对光谱信号作层层小波分解,选取合理阈值滤除每层信号中高频成分,最后利用小波重构恢复去噪后的光谱信号。通过在线仿真,结果表明小波变换可以很好的实现干涉光谱信号的去噪,提高了整个光纤瓦斯传感系统的性能和稳定性。