针对孔型缺陷的自适应滤波应用研究

为了准确检测出工件内部由于噪声影响存在的孔型缺陷,本文通过分析自适应滤波原理,运用自适应滤波去噪方法对存在孔型缺陷的工件的回波信号进行去噪处理;噪声杂波被有效滤除,效果明显。     

基于三角激光的机械臂构件缺陷检测方法研究

机械臂构件一般工作强度较大,很容易出现各种缺陷问题,若不及时发现和处理,很容易影响其工作质量。因此,进行机械臂构件缺陷检测是十分必要的。在此背景下,研究一种基于三角激光的机械臂构件缺陷检测方法。该研究中借助三角激光法扫描机械臂构件,得到构件图像并开展灰度化和去噪处理。利用USAN法提取图像的角点特征以及通过灰度共生矩阵提取两个纹理特征。对特征参量实施归一化和模糊处理,通过计算贴近度确定缺陷类型,完成机械臂构件缺陷检测。结果表明：所研究方法应用下,欠分割率数值最小,由此说明所研究针对机械臂构件缺陷更为有效,方法检测准确性更高。     

小波分析在数字超声检测系统消噪中的应用

基于小波函数的特点,从小波分解的效果,小波降低信噪比等方面,系统地分析小波及小波包在混凝土构件超声信号检测中的应用,利用四阶Daubechies小波函数建立了一小波消噪模型.实际应用效果分析表明,混凝土构件超声信号经小波及小波包处理后,提高了超声检测的灵敏度,增强了超声波检测检出缺陷的能力.     

小波去噪在太赫兹无损检测中的应用

提出了层析短时积分成像法,并通过实验验证了该方法的数据质量更高,成像效果优于传统的层析成像法;在小波去噪理论方面,结合太赫兹信号的特点提出δ-σ评价规则,利用该评价规则遴选出最优的小波去噪组合(即sym7小波,分解尺度为5),并以此为基础设计酚醛塑料样件进行无损检测层析短时积分成像实验,对比不同的小波去噪组合,从识别缺陷数量、缺陷识别率这两个主观评价指标和韦伯对比度这一客观评价指标上对比小波去噪的效果,结果表明:sym7小波(分解尺度为5,软阈值处理)对酚醛楔形缺陷无损检测信号小波去噪具有良好的效果,信号预处理后的样件无损检测图像背景噪声带得到了有效抑制,预制缺陷与背景区域的对比效果更加明显,能够清晰准确地获取样件的内部结构变化。     

基于Born近似法的铝合金构件缺陷的三维反演

随着铝合金材料构件在各个领域的广泛应用,其内部缺陷的存在会导致产品不能正常使用甚至引起重大的安全隐患,所以对构件内部缺陷进行三维(3D)反演并判断缺陷形状日趋重要。以中心圆孔为内部缺陷的铝合金圆柱体作为研究对象,采用探头垂直入射的水浸式超声检测方法,将检测获得的时域信号经傅里叶变换得到频域关系后,依据检测构件缺陷位置和参考构件相同位置信号频域之间的关系,得到缺陷反演所需的散射场幅值的频域和时域数值,通过采用Born近似方法对其内部缺陷进行三维反演研究。实验结果表明,尽管反演结果和实际相比,存在一定误差,但Born近似方法仍旧能够较好地反演铝合金构件内部缺陷。     

基于多尺度EMD的激光雷达信号分段去噪

介绍了一种新的信号去噪方法.针对激光雷达信号和EMD信号分解的特点,结合统计检测理论,利用中心极限定理和Grubbs判据对信号强度起伏的随机性进行检测.检测出的信号强突变部分视为信号的发展趋势保留不参与EMD分解,其余部分则使用EMD方法分解.对分段处理的信号用半软阈值限幅的办法重构;重构信号可能出现的pseudo-Gibbs现象,采用平移不变量去噪原理处理.实测信号的处理结果表明了这种去噪方法的有效性,即能取得较好的去噪效果,叉能较好的保留信号的突变信息和强突变信息.     

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。     

采用小波阈值的时变光栅莫尔信号去噪方法

莫尔光栅的纳米级测量需要对莫尔信号进行高倍细分,而高倍细分的精度往往受到高斯白噪声的影响.将莫尔信号视为稳态模型进行去噪分析与处理时存在信号频率相对固定的缺陷,根据信号的频率是大范围可变的,且噪声分布在整个频率范围内,提出了一种更符合实际的时变模型,并采用小波阈值去噪法对信号进行处理.对时变莫尔信号进行了建模,对小波去噪原理及阈值去噪法进行了分析,经大量实验对比,选用Sym8小波基、分解尺度为6、阈值准则为Heursure的软阈值法去噪效果最好.去噪后,光栅莫尔信号接近理想信号,使莫尔信号的细分倍数达到1 000倍.     

脉冲涡流热成像图像的BEMD提升小波阈值去噪

在脉冲涡流热成像检测中,有效抑制红外热图的噪声是最终提取特征量识别缺陷的关键环节之一。将提升小波阈值去噪的思想运用到二维经验模态分解(BEMD)中,提出了一种基于BEMD的提升小波阈值去噪方法。针对传统软、硬阈值法的局限性,引入包括带有可变因子的隶属函数的模糊阈值处理方法。将该方法运用于脉冲涡流热成像信号的实际消噪处理,实验结果表明,该方法与小波阈值去噪相比,去噪效果更明显,图像的细节特征更清晰。     

基于EEMD-CCA组合去噪的新型配电开关柜局部放电抗干扰检测

为了实现噪声干扰条件下的配电开关柜局部放电检测,研究了基于组合去噪的配电开关柜抗干扰检测方法:首先,分析了局部放电检测原理,设计了电晕放电、内部放电、沿面放电3种典型缺陷模型及检测平台。其次,提出了一种集合经验模 态分解与典型相关分析相结合的组合去噪方法,根据局部放电信号分解的本征模态函数构造多通道观测信号,进而采用典型相关分析进行盲源分离,将表征噪声的源信号删除即可实现去噪,进行了局部放电抗干扰检测实验,验证了组合去噪方法的有效性,并对比了典型缺陷下不同检测方法的效果。结果表明:暂态地电压和超声波法检测的放电幅值较大,而特高频法对微弱放电信号的检测能力更强。     

频率编码信号去噪的一种新方法

对频率编码信号直接进行小波去噪难以达到提高信噪比的目的,为了有效提高频率编码信号的信噪比,提出一种新的去噪方法。对接收到的频率编码信号,首先进行奇异点的检测,根据奇异点的位置将频率编码信号划分为不同的单载频信号,然后利用小波去噪方法对单载频信号进行逐个处理,最后将去噪后的多个单载频信号按编码规律进行组合,进而达到有效去噪的目的。仿真验证了新方法有效可行。     

一种基于光电探测的中子裂变信号去噪处理新方法

将经验模态分解方法应用于光电探测的裂变中子事件的分析与处理中,通过引入基于二次平滑度检测的自适应的分量处理机制和基于小波阈值技术的分量去噪方法,构建了一种基于光电探测的中子裂变事件信号去噪处理新方法。模拟实验和实测数据的分析结果研究表明,在同等条件下,此方法适应性好,通过去噪处理后,信号的信噪比高,且信号的平滑度也较好,避免了因采取过度的去噪处理而将一些有用信息损失掉的不足。同时,去噪程度指标可进行量化设置。     

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。     

基于小波变换的超声图像去噪算法研究

在超声无损检测中,图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而质量下降,这对缺陷的识别和定位将产生不利影响。在对超声检测信号和噪声的种类及特点进行深入分析的基础上,运用小波变换阈值去噪的理论,对四种不同的噪声(高斯噪声、泊松噪声、椒盐噪声和斑点噪声),分别运用软阈值去噪法、硬阈值去噪法及NeighShrink去噪法进行去噪,发现NeighShrink去噪法去噪后的图像性噪比提高最多,边缘模糊也最小。用这三种去噪法对超声B扫图像进行去噪,验证了NeighShrink去噪法对于超声B扫图像具有最出色的去噪效果。     

基于改进的遗传算法在输油管道泄漏点定位中的应用

在负压波法的管道泄漏检测定位中,由于信号中含有很多噪声信号,通常采用小波分析法去噪,一般阈值法容易丢失信号中有用成分,因此,通过改进的遗传算法得到小波的最优阈值,对信号进行消噪处理,更好地还原了原信号。由于遗传算法存在局部收敛快的缺陷,本文提出了改进的遗传算法来精确的估计侧漏点的位置,实验表明该算法提高了泄漏点定位的精确性。     

海缆布里渊光时域反射信号的去噪方法研究

为了从噪声背景中有效地提取光电复合海缆的布里渊光时域反射信号,根据信号的特点,提出了采用小波阈值法对实时信号进行去噪处理。针对小波阈值去噪参量设置的基础性问题,通过理论分析和实验对比确定了适于海缆布里渊光时域反射信号去噪处理的最优参量,并与中值滤波、均值滤波的去噪效果进行了对比。结果表明,相对于两种传统的滤波方法,最优参量下的小波阈值法能有效去除噪声,不仅信噪比提高了14.1dB,而且能检测出100με的应变变化。该研究对于探索海缆布里渊光时域反射信号的高效处理方法具有重要参考价值。     

基于集合经验模态的微弱激光脉冲信号自动去噪方法

由于微弱激光脉冲信号中存在噪声，需对其进行去噪处理，为此，提出基于集合经验模态的微弱激光脉冲信号自动去噪方法。首先建立微弱激光脉冲信号模型，模拟信号回波；其次采用集合经验模态分解方法分解微弱激光脉冲信号，并计算模态分量的排序熵，根据计算结果消除虚假分量；再采用基于峰度检测的加窗方法获取噪声与有效信号的分界点，确定噪声区域；最后引入小波滤波器在噪声区域内对微弱激光脉冲信号自动去噪。实验结果表明，所提方法的噪声检测精度高、去噪效果好、去噪效率高。     

改进的小波变换用于处理FBG信号

解调系统是光纤布拉格光栅（FBG）传感技术的核心。信号去噪和峰值搜索是影响FBG 传感系统精确解调的两个重要因素。为提高测量精度,文中针对传统方法存在的缺陷,提出了一种新的FBG 波长解调方法,此解调方法由一种改进的去噪方法与高斯拟合寻峰算法组成。采用平移不变量小波与文中提出的改进阈值和改进阈值函数相结合的方法来处理FBG 含噪信号;然后采用高斯拟合寻峰算法对去噪信号作进一步解调。实验结果表明,改进阈值的平移不变量小波能处理不同的FBG 含噪信号,该方法获得的信噪比和均方差性能优于传统小波阈值去噪法以及其他改进的小波去噪法;该改进小波的波长解调方法测量的峰值误差低于1pm,比常用的波长解调方法具有更高的测量精度。     

一种面向化学机械抛光终点检测系统的信号处理方法

提出了一种针对基于摩擦的化学机械抛光（Chemical Mechanical Polishing,CMP）终点检测系统的信号处理方法。该信号处理方法采用小波阈值去噪的方法去除包含在原始测量信号中的噪声;从去噪后的信号中提取卡尔曼滤波新息作为特征信号;根据CMP过程中卡尔曼滤波新息的特征来判断何时达到CMP终点。应用该信号处理方法,进行了铜CMP过程的终点检测试验。试验结果表明,该信号处理方法可以判断出铜CMP过程的终点。     

小波去噪及其在虚拟仪器中的应用

利用小波对信号去噪，是小波理论应用于实际的一个重要方面。在用由虚拟仪器组成的系统进行测试时，经常要对信号进行去噪、分析等后处理。文中介绍了用于一维检测信号去噪的几种常用方法，并在虚拟仪器开发软件LabVIEW中实现了去噪算法，最后对这几种算法的去噪效果进行了比较。