基于小波分解的信号去噪方法

本文对热电偶动态校准中红外探测器输出信号的去噪方法进行了研究。首先分析了经典滤波器方法的不足,介绍了小波分析方法在动态测试信号降噪中的应用。接着讨论了小波分析的理论基础以及小波基的选择、分解级数和阈值的确定。最后在Matlab平台下对红外探测器信号进行了去噪实验。实验结果表明,该方法有效去除了固定频率噪声和高频噪声,去噪后信号与原始信号中有用信号成分是同步的,这对于热电偶的建模分析具有重要意义。     

基于提升小波的闪电瞬态电场信号去噪

针对闪电电磁场变化信号实时采集和处理的需求,在讨论提升小波变换基本原理及特点基础上,提出了基于提升小波变换的闪电电场变化信号去噪方法.采用改进阈值法进行降噪处理,利用C语言进行去噪效果及算法复杂度仿真,与传统小波相比,取得了较好的原始闪电电场变化信号噪声抑制效果,为移植应用到基于ARM构建的闪电电场信号采集处理嵌入式平台做了铺垫.     

基于小波变换的信号去噪研究

介绍了小波变换理论,系统地研究了小波变换在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的应用。根据不同类型的噪音．给出了基于不同小波变换的滤波算法并且对基于小波变换的滤波原理进行了分析。     

小波分析在振动信号去噪中的应用

旋转机械振动信号是监测和诊断设备运行状态的重要信息,但是采样信号不可避免地受到各种噪声和干扰的污染。介绍了采用小波分析对振动信号进行去噪处理。通过对噪声信号的特性分析,用一维小波对信号进行分析和研究,并在MATLAB环境下对信号进行详尽的仿真研究,验证了小波去噪的优越性,并总结了应用小波去噪的一些实际经验。     

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。     

CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法研究

针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解成一系列IMF分量;其次采用连续均方误差准则确定含噪声较多的高频IMF分量;然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频IMF分量进行去噪处理;最后将去噪后的IMF分量和去噪的IMF分量进行重构,从而得到去噪后的信号。通过对实测球磨机筒体振动信号进行去噪分析,结果表明本研究提出的联合去噪方法去噪后信号的信噪比更高、均方根误差更低,证明该方法具有更高的去噪精度。     

多小波在信号中的去噪研究

在信号的传输过程中,常常因为各种干扰使得接收图像失真,从而需要对接收信号进行去噪处理。笔者介绍了多小波自适应阈值去噪的方法在信号去噪中的应用,并与传统小波去噪方法进行了实验对比,结果为通过采用多小波自适应阈值去噪方法中的均值逼近对信号进行预处理后,信噪比(SNR)要比不用均值逼近法的要高,信号质量得以大大改善,并且均方误差(MSE)反而也减小了,数据更加可靠。因此得到了更为理想的接收图像。     

一种新的小波阈值函数去噪算法

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。     

小波变换在测速发电机信号去噪中的应用

针对直流测速发电机的电压信号会因各种工况因素而含有大量噪声的问题,在分析噪声产生原因及其特点后,采用小波变换去噪原理对130CYD-2.7水磁式低速直流测速发电机的实测数据进行了处理,取得了很好的支噪效果。     

变压器故障信号去噪方法的研究

变压器故障信号由于受各种噪声影响,不能完全反映变压器的实际运行情况,将小波变换的信号处理技术应用于变压器故障诊断中,能消除噪声的影响,Matlab仿真结果表明了小波变换消噪的优越性。     

超声回波信号的小波软阈值法去噪处理

针对工程中常用的脉冲反射法超声检测中反射回波信号的特点,研究了基于小波分解的阈值去噪方法,通过理论分析、仿真以及实验研究得出,对于超声回波选取sym8小波基,采用软阈值法,运用基于史坦无偏似然估计的阈值选取规则,分解层数为4层时,可以有效地去除噪声干扰,突出缺陷信号,去噪性能优于硬阈值法.     

角加速度信号自适应小波的去噪方法

针对多扰动、大负载环境下角加速度计输出信号中含有脉冲噪声和高斯白噪声的情况,提出一种改进的离散小波阈值法与中值滤波算法相结合的角加速度计信号自适应去噪算法。首先,使用中值滤波对原始信号进行去除脉冲噪声的预处理;其次,使用分解层数的自适应确定方法与改进的阈值选取准则,通过离散小波阈值去噪法去除高斯白噪声。仿真结果表明,该算法能够有效地提高信噪比,降低最小均方误差。实验结果表明,该算法既能去除分子型液环式角加速度计信号中噪声,又能很好地保留真实信号中的高动态部分。     

基于小波分析对信号噪声的处理及应用

简要介绍了小波去噪的主要作用、特点和发展现状,分析了小波对普通信号的去噪效果。结合小波去噪的具体应用实例,通过使用两种不同的小波去噪方法,分析比较其对侵彻弹体加速度信号的去噪效果,讨论使用不同小波去噪方法的特点,并分析不同背景下小波去噪方法的选择。     

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。     

基于小波变换的汽车节气门位置信号去噪

传统的汽车节气门位置信号(throttle position sensor,TPS)处理方法不易消除发动机舱内电磁信号及周边环境的干扰。根据TPS的特征,在MATLAB中选用Daubechies五阶正交小波(dB5)对TPS噪声信号进行4层小波分解,再对分解后得到的各层系数用软阈值法量化处理,最后利用小波重构,实现对信号去噪。最后将获得的去噪信号用于发动机控制,并将控制结果与采用未去噪信号的发动机进行实车对比试验。试验表明:发动机采用去噪的TPS信号运行更平稳,小波变换后的去噪TPS信号对发动机控制具有良好的效果。     

基于小波变换mallat算法的雷达回波去噪

为了准确识别雷达回波信号中的目标信号,将小波变换引入雷达回波信号处理,对回波信号进行分解、重构,并通过滤波器设计,去除了雷达信号中的噪声。采用Matlab软件进行系统仿真,结果表明,采用小波变换mallat算法对探地雷达回波信号进行目标识别具有较好的时频分辨率,且可抑制杂波,去除噪声,能很好地识别目标信号,具有很好的应用前景。     

一种自适应小波消噪方法

为了消除噪声对被测信号的干扰,有效提取信号中的有用成分,根据信号和噪声小波变换系数的不同特性,在分析了传统阈值方法局限性的基础上,提出了一种自适应小波消噪方法.该方法首先对被测信号进行小波分解,并改进了阈值量化公式,使其具有能量分布自适应的降噪能力;然后,利用类别方差作为判别依据,选取使得类别方差最大和类内方差最小的阈值作为最佳的阈值.并根据每层分解后的小波系数进行自适应的阈值确定;最后,对信号进行重构,通过分解、阈值处理和重构等过程实现小波消噪.仿真信号和轴承故障诊断的实例结果表明该方法可在强噪声背景下消除噪声干扰,有效提取出滚动轴承的早期故障频率.     

基于子波变换的单支重构法在涡街流量传感器中的应用

基于子波变换消噪原理,结合涡街流量传感器的实际应用,提出了一种适用于涡街流量传感器频率计数的子波滤波方案,同时给出了滤波级数的选取方法.基于涡街流量传感器工作原理,这种改进的重构计数能够达到计量要求.通过对实测信号的分析,证实了方法的有效性.     

一种硬阈值与软阈值结合的小波降噪新方法

基于噪声先验知识可获取的情况,论文提出了一种将软阈值与硬阈值降结合的小波降噪新方法,经仿真分析获得了优于硬阈值与软阈值方法的信噪比与均方误差指标,能有效去除噪声。