变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分解的基础上使用小波阈值降噪和间隙阈值降噪方法按不同方案进行降噪处理并得到最佳算法,将其与所提算法进行对比.实验结果表明,本文所提自适应滤波降噪方法的降噪效果比阈值降噪最佳方法效果更好.     

基于VMD的激光雷达回波信号去噪方法研究

为滤除激光雷达回波信号中的噪声,提高其信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的回波信号去噪方法。该方法利用去趋势波动分析对信号进行变分模态分解,通过巴氏距离区分相关模态和非相关模态,采用移动平均法提取非相关模态中的有用信号,并将其与相关模态进行重构实现噪声的有效去除。实验结果表明,经该方法处理后的回波信号输出信噪比提高到了22.58 dB,均方根误差减小为0.78×10-11。该方法能有效滤除激光雷达回波信号中的噪声,保证信号的完整性,与小波变换、经验模态分解直接阈值、变分模态分解局部重构等方法相比,具有明显优势。     

小波包分析结合VMD的气体泄漏信号降噪

针对气体泄漏声波信号降噪的问题,提出一种集合小波包分析(WPA)与变分模态分解(VMD)相结合的降噪方法。通过小波包变换对信号的噪声进行预处理;利用VMD对去除噪声的信号进行分解,得到所有的本征模函数(IMF)分量,并根据相关系数准则判断有效IMF;最后提取有效成分并进行信号重构。对本文方法进行验证,结果表明,本文方法能够有效剔除气体泄漏信号中包含的各种噪声,降噪后信噪比为15.485 1,均方根误差为0.028,为后续信号分析减少了干扰,也为气体泄漏声波信号的特征提取与分析提供了新的思路。     

基于VMD和排列熵的海缆振动信号降噪方法

为了有效去除信号中的噪声,提出了基于变分模态分解（VMD）和排列熵（PE）的海缆振动信号降噪方法。该方法首先使用VMD将信号分解成从高频到低频的数个本征模态函数,然后计算各模态分量的PE值定量表征其随机性程度。接着,对含噪声信息较多的本征模函数（IMF）分量进行小波阈值降噪,并通过信号重构得到降噪后的海缆振动信号。为了验证该方法的有效性,搭建了基于布里渊光时域分析（BOTDA）的海底电缆（海缆）振动信号监测模拟实验系统,通过实验获得了冲刷、摩擦、锚砸3种工况下的海缆振动信号。实验结果表明：所提方法能有效去除海缆振动信号中的高频噪声,其冲刷、摩擦及锚砸3类信号的信噪比分别提升至30.257 8 d B、29.635 4 d B、38.786 2 d B,且标准差较低。     

一种基于CEEMDAN-改进小波阈值的OTDR信号去噪算法

为了解决光时域反射仪(optical time domain reflectometer,OTDR)中背向散射信号受 噪声干扰严重问题,本文提出了一种 基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN) 和改进小波阈值的OTDR信号去噪算法,利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态 混叠现象和降低重构误差等优点,将信号分解为若干IMF分量,根据相关系数的分析方法, 找到噪声占主导的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和信号占主导的IMF 分量的临界点,去除噪声占主导的IMF分量, 并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪,最后重构信号。结果表明 , 本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比, 能 更好地抑制噪声,并达到更好的去噪效果,突显OTDR事件特征,更易于事件的检测。     

基于VDM和小波阈值的语音降噪方法研究

针对带噪声的语音信号,提出了基于变分模态分解（VMD）和小波阈值相结合的去噪方法。首先,采用VMD对带噪声道信号进行分解,从而得到分解后的固有模态（IMFs）信号;然后,引入T检验对各IMFs分量进行低频和高频区分,对其中的高频分量用小波阈值进行噪声滤除;最后,对将低频IMFs分量和滤波后的高频IMFs分量进行重构,从而得到降噪后的具有较高信噪比的语音信号。通过实验验证,本方法与EMD和小波阈值联合算法相比,具有更好的去噪性能,具有一定的实用价值。     

光纤陀螺全频域小波阈值降噪技术

为了有效地去除光纤陀螺信号中的分形噪声,提出了全频域小波多尺度阈值降噪方法。从分形信号的分数微分形式出发,建立了分形信号与高斯白噪声之间的联系,结合小波分析的高阶消失矩特性,实现了分形信号在小波空间的去相关。当分形信号被具有高阶消失矩的小波分解后,其在小波域具有白噪声的特点,可以采用阈值处理的方法予以去除。同时,根据陀螺信号噪声的宽频带特点,对小波分解的低频近似系数和高频细节系数进行阈值处理,有效地抑制了噪声成分。光纤陀螺信号的降噪实例表明:相比传统的小波阈值降噪方法、卡尔曼滤波方法和滑动平均滤波方法,该方法具有较好的降噪效果。     

基于VMD和小波分析的油液磨粒信号去噪方法

油液金属磨粒检测传感器通过监测机械设备油路中的金属磨粒,可实时反馈机械设备故障特征。为了提升油液磨粒检测传感器的检测精度,文章提出一种针对油液磨粒信号的变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）结合小波分析的去噪方法。首先,通过计算各模态分量与原始油液磨粒信号的相关系数确定最优K值;其次,对原始信号进行VMD分解,筛选出特征分量;最后,利用小波阈值去噪方法对特征分量进行降噪处理。实验结果表明,与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和传统小波去噪方法相比,本方法的信噪比最高,均方根误差最小,能量占比最大,在油液磨粒信号降噪效果中表现最好,有利于提升磨粒检测传感器的检测精度。     

脉搏信号滤波方法研究

为了降低噪声对人体脉搏信号的干扰、提高采集精度,提出了一种改进的滤波算法。从脉搏信号及其噪声特点出发,采用与经验模态分解法结合的方法,选择适当的小波基并改进小波阈值函数,构造模态系数对脉搏信号进行滤波。经过理论分析与实验验证,取得了理想的实验数据。结果表明,改进的阈值算法不仅克服了软、硬阈值的局限性,并能有效克服傅里叶变换后产生的边缘效应问题;同时,与经验模态分解法相结合,削弱了低频噪声滤除的误差,增强了小波变换的自适应性,较传统的滤波方法能更好地抑制噪声,有助于提高信噪比。     

基于小波变换的动态阈值法语音信号净化

语音信号实时去噪净化处理是语音通信系统的关键技术。传统的小波阈值去噪方法由于阈值的单一性,在去除噪声的同时,造成语音信号损伤。针对这一问题,提出了一种基于小波变换的动态阈值法语音信号净化方法。能根据噪声和信号的变化而动态调节阈值;采用改进的阈值函数对小波系数缓变地压缩,仿真实验结果表明,能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于ICEEMDAN的雷达生命信号检测方法

线性调频连续波（FMCW）雷达能够通过非接触的方式采集人体的呼吸和心跳信号,为了去除和减少生命信号中的杂波干扰,本文提出了基于改进的自适应集合经验模态分解（ICEEMDAN）和长数据序列截取的生命信号分解方法,通过延长观察时间,然后截取时间序列,得到既定观察时间的最终固有模态函数（IMF）分量,通过模糊熵对所有IMF信号进行分析来识别含噪信号,并对含有噪声的IMF信号进行去噪处理,综合分析相关性和能量阈值的结果,挑选出合适的IMF 分量重构生命信号。通过仿真和实测表明,所提出的方法能够大幅减少噪声,优于现有的去噪技术,有利于提高提取的呼吸和心跳信号的精准度和真实性。     

二次谐波信号降噪方法的研究

在近红外区域，利用波长调制光谱技术进行气体浓度检测时，光学元件以及电子器件的噪声会影响二次谐波信号的信噪比。为了抑制噪声，提出一种基于经验模态分解、去趋势波动分析和小波自适应阈值的复合降噪算法。该算法针对传统经验模态分解降噪算法中存在的有用信号缺失的问题，利用去趋势波动分析优化对于信息主导本征模函数的筛选，将筛选出的信息主导本征模函数进行信号重构，再用小波自适应阈值算法提高降噪精度。将提出的算法与经典的降噪算法进行对比评估，提出的算法降噪后的二次谐波信号与原二次谐波信号的互相关系数为99.9018%，均方根误差为0.0087%。通过对实验中实际得到的二次谐波信号进行去噪，结果表明提出的算法去噪效果明显，能够保留有用的信息点。     

基于BOTDA的海缆监测系统振动信号降噪方法研究

搭建了基于布里渊光时域分析(BOTDA)的海底电缆(海缆)振动信号监测模拟实验系统,通过实验获得了锚砸、冲刷、摩擦3种工况下的海缆振动信号.针对振动信号含有大量噪声,提出TSA-VMD-MPE降噪方法.利用被囊群算法(Tunicate Swarm Algorithm,TSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),获取VMD分解层数与惩罚因子的最优值,对振动信号分解获得本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量;利用IMF与原始信号的相关性及IMF的方差贡献率联合来确定IMF的多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation Entropy,MPE)阈值,对振动实验信号进行降噪.实验结果表明:所提降噪算法使3种海缆振动信号信噪比平均提高了12.0296 dB;将提出的MPE阈值方法应用于EEMD与CEEMD算法也获得了良好的降噪效果.     

基于小波分析的脑电信号处理

为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号,提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础,首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解,然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真,结果表明,采用软阈值方法有效去除了噪声,提高了脑电信号的信噪比。     

CEEMDAN和小波包降噪算法在光纤光栅复用传感网络中的应用

针对被采样的超弱光纤光栅反射光谱中含有干扰噪声的问题,提出一种应用于大容量超弱传感网络的混合组网去噪算法.该算法将具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与小波包降噪算法相结合,通过小波包阈值去噪对测量信号进行处理后,将初步处理过的信号进行CEEMDAN;再将分解得到的本征模态函数(IMF)分量和残余分量...     

基于小波变换的呼吸音降噪新方法研究

为了对临床采集的含噪声呼吸音信号进行降噪,探讨了基于小波多分辨率分解和重构的两种方法:基于小波的自适应阈值(AWT)降噪方法和基于平稳-非平稳滤波技术(ST-NST)降噪方法。AWT将呼吸音作为噪声先行去除,通过参数调解,对采集信号每一层高频小波系数自适应的进行阈值量化;ST-NST通过平稳-非平稳滤波技术将呼吸音和心音分离到两个空间,分别通过重构两个空间的小波系数,重构出呼吸音。通过对标准信号及对临床采集呼吸音提取实验,ST-NST对正常人支气管呼吸音降噪、AWT对哮喘病人哮鸣音降噪分别都有很好的效果。以上两种方法,具有较强的实用价值,可以得到高信噪比的呼吸音信号,为后续呼吸音特征提取和分类提供了基础。     

基于随机误差项的小波阈值去噪算法研究

针对振动环境下陀螺仪输出信号噪声干扰严重的问题,提出了一种用随机误差项改进小波阈值的去噪算法。通过对陀螺仪输出信号进行小波分解,根据频率成分将信号分解为多层;然后,对分解在各层的信号进行随机误差项辨识,进而利用随机误差项系数获取各层的噪声阈值;最后,利用获取的阈值进行小波去噪。改进阈值的提出,旨在解决Donoho全局阈值中因阈值选取过大或过小而产生的噪声误判或噪声残留问题,使噪声去除更彻底。通过实验分析,证明了本算法既能有效去除信号噪声,解决噪声残留的问题;又能保留输出的有效信号,解决噪声误判的问题。     

基于主成分分析的经验模态分解消噪方法

 针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的经验模态分解(EMD)消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理:首先利用"3σ法则"对第一层IMF进行细节信息提取,并估计每层IMF中所含噪声的能量;然后对IMF进行PCA变换,根据IMF中所含噪声的能量选择合适数目的主成分分量进行重构,以去除IMF中的噪声.为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真与实例应用实验.实验结果均表明,所提方法的消噪效果整体上优于Bayesian小波阈值消噪方法和基于模态单元的EMD阈值消噪方法,是一种有效的信号消噪新方法.