基于VMD和小波阈值的水听器信号去噪方法

针对水听器采集信号过程中存在的外界环境噪声干扰问题,提出了一种基于变分模态分解和小波阈值(VMD-WT) 的联合去噪方法该方法首先对含噪信号进行VMD分解,得到固有模态函数(IMFs)。然后计算每个IMF分量的中心频率和相关系数,通过相关系数阈值去除噪声IMFs,并对其余有用的IMFs进行小波阈值去噪处理。最后对去噪的IMF分量进行重构,得到具有良好信噪比的信号,通过仿真实验,证明了本方法与CEEMDAN=WT(自适应噪声的完备经验模态分解－小波阈值去噪)、EEMD-WT(集合经验模态分解－小波阈值去噪)、EMD-WT(经验模态分解－小波阈值去噪)、WT(小波阈值去噪)等方法相比,具有更好的去噪效果。通过对光纤水听器的实测实验表明本文的VMD-WT法在实际水听运用中具有良好的提高信噪比的性能。     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于CEEMDAN阈值滤波的磁场信号去噪模型

地磁导航是弹药飞行技术中常用的一种姿态测量方法,其关键是获得精确的地磁场测量值.针对磁场测量信号中存在的随机噪声信号,本文提出了一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEDMAN)和自相关系数结合的地磁信号去噪方法.首先通过CEEMDAN方法对地磁信号进行完备的分解,并利用自相关系数和傅里叶变换确定分解后的噪声分...     

小波阈值去噪和FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法

为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种小波阈值去噪和函数系数自回归FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法。采用小波阈值去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,提高其信噪比;为克服常用的自回归AR模型无法解决MEMS陀螺随机漂移存在的非线性问题,引入FAR模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模。实验结果表明,此数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且与AR模型相比,FAR模型能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测。     

基于EMD阈值方法的轴承故障振动信号去噪

针对随机噪声信号影响对有用信息的获取,提出了EMD分解阈值去噪方法,将小波阈值去噪原理应用于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）中。首先对实际含噪信号进行EMD分解,根据分解后得到的内蕴模态函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF分量）,采用自适应阈值去噪,进行信号重构,得到消噪后的信号,获取有用信息。将该方法应用于实际工程故障振动信号中分析研究表明,该方法可以获得较高的信噪比,能够对实际信号进行有效的故障特征频率提取,降噪后比降噪前的诊断效果更明显。     

基于夹角余弦和模糊阈值的EEMD去噪方法

针对非线性非平稳信号的去噪问题,结合EEMD分解信号的自适应特性,提出一种基于夹角余弦和模糊阈值的去噪方法。首先用夹角余弦法计算各个本征模态函数（IMF）与观测信号之间的相似度,以相似度曲线的首个极小值的后一个位置为分界点将分解出的IMF分为噪声主导模态和信号主导模态;然后根据VisuShrink阈值易“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值易“过保留”噪声系数的特点,利用模糊阈值对噪声主导的IMF进行处理;最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和真实ECG信号进行去噪实验。结果表明,所提方法在整体性能上优于小波半软阈值方法、基于EMD的软阈值（EMD-Soft）和间隔阈值（EMD-IT）方法,是一种有效的去噪方法。     

基于低成本MEMS陀螺的小波阈值去噪应用研究

通过有效抑制微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,实现了提高低成本MEMS陀螺的测量精度.研究了小波阈值去噪算法的基本原理,分析了影响小波阈值去噪质量的主要因素;确定了小波函数类型、小波分解的层数、去噪阈值以及去噪阈值函数;利用小波阈值去噪算法对实际陀螺信号进行了去噪处理,结果表明:陀螺随机漂移得到了明显的抑制,取得了良好的去噪效果.     

基于EEMD的脉搏信号改进阈值去噪研究

针对脉搏信号的非线性、非平稳特性,及其干扰源的分布特点,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和小波阈值去噪的改进算法。根据脉搏信号在各固有模态函数(IMF)上的分布特点,在有效滤除高频干扰的同时,采用网格搜索对低频IMF分量进行阈值选取去噪,有效去除其低频噪声,实现自适应且有效的脉搏信号去噪处理。仿真与实测结果表明,基于EEMD的改进阈值去噪算法可有效滤除脉搏信号中常见的白噪声、工频干扰、基线漂移、呼吸效应,明显改善了脉搏信号的去噪效果,且极大程度地保留了脉搏信号的内在性质,为脉搏信号预处理提供了一种有效手段。     

基于EEMD和模糊阈值的去噪方法

为了提高EEMD分解中噪声主导模态的去噪效果,利用模糊隶属度的优势,提出了一种EEMD和模糊阈值相结合的去噪方法。首先用二范数计算各个本征模态函数(IMF)与观测信号的概率密度函数(PDF)之间的相似度,得到噪声主导的IMF;然后对噪声主导的IMF进行模糊阈值处理,以去除IMF中的噪声;最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和ECG信号进行去噪实验,结果均表明,所提方法的去噪效果整体上优于小波半软阈值方法和基于EMD的间隔阈值(EMD-IT)方法。     

基于小波去噪和AR建模的MEMS陀螺数据处理方法

为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种基于小波去噪和AR建模的MEMS陀螺组合数据处理方法.采用小波去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,自适应确定小波分解层数,提高了其信噪比.采用AR(autoregressive,自回归)模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模,利用平均均方预测误差确定模型的最佳阶数,并与传统的一阶马尔可夫模型进行了比较.实验结果表明,该组合数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测.     

基于EEMD与DSS-ApEn的脑电信号消噪方法

为了在消除信号中噪声的同时尽可能保留有效信息,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)和降噪源分离(De-noising Source Separation, DSS)与近似熵(Approximate Entropy, ApEn)相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD分解算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)分量,滤除最高频分量后的IMF分量应用DSS分离出各独立源信号,再选择频谱近似熵最大的独立源信号作为去噪信号。仿真和真实脑电信号的消噪实验表明,与独立EEMD消噪方法以及基于EEMD与改进提升小波消噪方法相比,本文提出的方法消噪效果更好。     

一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法

该文提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的 VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。     

基于Storm的局部放电信号集合经验模态分解

电力设备的稳定运行关系到人们的生命和财产安全,通过安装传感器对时序波形信号进行采集,对信号进行分析处理,可以实现对电力设备的故障诊断。集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）算法在非线性、非平稳的信号处理领域有其独特的优势,但是由于其算法复杂度较大,作为运算密集型的算法在串行执行的情况下运算速度无法满足实际需求。因此,借助分布式计算框架Storm并行处理的特点,提出了基于Storm的EMD过程并行和信号分段并行的两种EEMD分解方式。实验表明,两种并行化方案都比传统的串行执行方式速度更快,并且基于分段并行的方式由于其更高的并行度,在长信号处理中更具优势。两种并行EEMD算法的提出为时序信号的快速处理提供了可靠的解决方案。     

基于归一化幅频系数的模态混叠解决方法

针对在经验模态分解的过程中由于间断信号造成的模态混叠问题,提出利用对信号作经验模态分解得到的第1个固有模态函数的瞬时频率和幅度定义归一化幅频系数,分离出间断信号。实验结果证明,该方法可以克服间断信号对后续经验模态分解的影响,将间断信号分离为一个固有模态函数。     

基于小波阈值消噪的陀螺信号的抗差估计

为了削弱陀螺漂移对光纤陀螺寻北精度的影响,在小波阈值消噪的基础上,采用抗差估计处理陀螺信号.首先进行频谱分析,确定相应的多分辨分析尺度及对不同尺度下的高频系数采取的措施.对噪声占主要成份的尺度层其高频系数置零,对噪声与有用信号都存在的尺度层进行小波阈值消噪处理.然后将抗差估计应用于陀螺数据的处理,利用一次抗差估计求得的观测残差再用中位数法求得均方差因子,采用高崩溃污染率的初值辅以IGGⅢ方案迭代解算的混合算法.计算结果表明这种方法能够有效地抵制异常扰动的影响,提高了寻北精(密)度.     

EEMD的非平稳信号降噪及其故障诊断应用

针对往复机械振动信号的瞬时非线性、非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）与过零率分析相结合的自适应降噪方法,并与能量矩、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合应用于故障诊断。利用EEMD对非平稳振动信号进行自适应的分解,有效抑制经典经验模式分解的可能出现的模式混叠现象,再以所得的各固有模式分量（Intrinsic Mode Function,IMF）的过零率作为噪声评判准则,重构过零率阈值范围内的非噪声分量以实现信号降噪。另外,计算非噪声分量的能量矩作为故障特征提输入二叉树支持向量机实现的柴油机故障诊断验证了该方法有效性。     

基于改进EMD的接触网绝缘子泄漏电流去噪

采集接触网绝缘子泄漏电流时存在大量干扰,且使用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法去噪时存在端点效应和虚假分量的问题。提出利用类似极值延拓法和功率比值法(The Ratio of Power,TRP)解决EMD存在的上述问题,结合小波阈值方法对泄漏电流进行去噪。选择小波阈值去噪作为对比,对泄漏电流仿真模型和高压实验采集的泄漏电流进行去噪处理。通过去噪前后的有效值、三次谐波和基波幅值之比和信噪比对去噪效果进行评价。结果表明类似极值延拓法和TRP法可有效解决端点效应和虚假分量问题,改进EMD阈值去噪方法去噪效果优于小波阈值去噪。改进EMD阈值去噪方法具有自适应性,适用于污湿情况下的绝缘子泄漏电流去噪处理。     

一种改进的小波阈值降噪方法及Matlab实现

本文在分析经典的软阈值和硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种改进方案,同时克服了软阈值和硬阈值方法的缺点。通过Matlab实验,结果表明本文提出的改进方案明显比单纯的软阈值和硬阈值方法降噪效果好。     

基于集合经验模式分解的火灾时间序列预测

采用集合经验模式分解(EEMD)和多变量相空间重构技术,结合非线性支持向量回归(SVR)模型,提出一种火灾次数时间序列组合预测方法。根据EEMD将非平稳的火灾时间序列分解为一系列不同尺度的固有模态分量,利用多变量相空间重构技术对分解的各个分量进行相空间重构,构建其训练数据,对重构的训练数据建立各分量的非线性支持向量回归预测模型,使用SVR集成预测方法对火灾时间序列进行预测。仿真结果表明,与单变量相空间重构方法以及SVR方法相比,该方法具有较高的预测精度。