去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中，信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致，对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输人信号，与之相邻的传感器输出信号作为参考信号，采用归一化自适应滤波对主输人信号进行处理。结果表明，采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中,信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致,对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输入信号,与之相邻的传感器输出信号作为参考信号,采用归一化自适应滤波对主输入信号进行处理。结果表明,采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

提升小波在漏磁信号处理中的应用

为了解决在漏磁信号中的噪声抑制问题,在讨论了第二代小波变换基本原理及其特点的基础上,提出了应用第二代小波的算法对采集的漏磁信号进行消噪处理,并在阈值处理过程中引入了软硬阈值折衷法.仿真结果表明,与传统小波变换的去噪效果相比较,该降噪处理方法,不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法.     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

改进的自适应小波变换在信号去噪中的应用

讨论了传统的LNS在信号处理中的不足。基于离散小波变换提出一种自适应去噪方法。该方法利用多分辨率分析理论，把信号和噪声分解在不同的频率范围之内，使信号和噪声的频谱得到简化，从而减少了自适应滤波器的级数，使输入自相关矩阵阶数降低。仿真结果表明，与传统的LMS算法相比，WLNS算法的收敛速度和稳定性得到了显著的提高。     

变换域自适应滤波算法的研究

滤波技术在电子信息处理领域中一直占有极其重要的地位,其中对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一.介绍了时域LMS自适应滤波算法,然后在此基础上结合近年来国内外发表的相关文献,总结了变换域自适应滤波算法的研究现状,并分析了每种算法的性能特点,最后展望了变换域自适应滤波算法的前景.     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

Wavelet domain adaptive filtering algorithm for removing the seamless pipe noise contained in the magnetic flux leakage data

With the widespread application and fast development of gas and oil pipeline network in China, the pipeline inspection technology has been used more extensively. The magnetic flux leakage （MFL） method has established itself as the most widely used in-line inspection technique for the evaluation of gas and oil pipelines. The MFL data obtained from seamless pipeline inspection is usually contaminated by the seamless pipe noise （SPN）. SPN can in some cases completely mask MFL signals from certain type of defects, and therefore considerably reduces the detectability of the defect signals. In this paper, a new de-noising algorithm called wavelet domain adaptive filtering is proposed for removing the SPN contained in the MFL data. The new algorithm results from combining the wavelet transform with the adaptive filtering technique. Results from application of the proposed algorithm to the MFL data from field tests show that the proposed algorithm has good performance and considerably improves the detectability of the defect signals in the MFL data.     

Walsh-Hadamard变换的含噪语音信号自适应滤波

采用基于Walsh-Hadamard变换的自适应滤波器可改善收敛速度。仿真结果表明,此种结构的滤波器可有效地滤除噪声。     

移动DCT快速算法及在自适应滤波中的应用

提出了计算移动离散余弦变换（ＤＣＴ）的一种快速算法，其计算量仅是直接计算时的２／Ｎ（Ｎ是变换序列的长度）；讨论了该算法的数值稳定性问题，并给出了用该算法实现的变换域自适应谱线增强器的计算实例。     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.     

一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声...     

一种迭代小波域维纳滤波算法

在WienerChop算法的基础上,提出了一种改进的小波域维纳滤波器,在小波域采用基于贝叶斯估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,提高估计的精度,并以此设计经验维纳滤波器;进一步适当选择多小波基,使每个基函数通过小波变换能够比其他小波基更好地捕捉信号的某些特定特征,从而实现WienerChop算法的迭代.仿真实验表明提出的迭代WienerChop算法有效地改善了去噪后图像的均方误差和信噪比,与BayesShrink算法和非迭代的WienerChop算法相比,迭代WienerChop方法去噪后图像的峰值信噪比增益分别达到0.78~1.00dB和0.36~0.49dB.     

一种改进的InSAR干涉图复数空间自适应滤波

阐述合成孔径干涉雷达(InSAR)干涉条纹图的频率域和空间域滤波的算法及其优点与不足,着重分析复数空间自适应滤波的算法原理,提出2点改进:增加45°方向和135°方向的梯度计算及根据干涉图相干系数确定条纹边缘的尺度函数,从而进一步改善权系数.以模拟数据和我国香港及意大利Etna火山2地的真实干涉图数据为例,用本文方法与空间自适应滤波、Lee滤波、基于信噪比的Goldstein方法、最优化方向融合方法进行比较.实验结果表明:改进算法能够根据噪声强弱相应地控制滤波的强弱,既能更好地抑制相位噪声,又能较好地保持条纹边缘信息,模拟干涉图和香港干涉图残余点改善率分别提高18.6％和17.2％,表现出更强的局部自适应性.