井下指令信号的小波-奇异值分解双层滤波降噪

针对旋转导向钻井井下接收的指令信号进行降噪时存在奇异点和突变点等问题,提出一种基于小波-奇异值分解的双层滤波降噪方法。该方法将小波改进分层阈值降噪与奇异值分解降噪相结合,采用小波变换与奇异值分解WT-SVD双层滤波降噪方法,对小波改进分层阈值降噪后的信号进行矩阵构造,经过奇异值分解和重构使信号得以还原。通过实验确定了所选取的奇异值个数及重构矩阵结构,并对比研究了奇异值分解、小波改进分层阈值和WT-SVD双层滤波3种不同降噪方法降噪后的信号波形及信噪比、均方根误差和相关系数。实验结果表明,WT-SVD双层滤波方法降噪效果明显。     

基于coif-5小波的心音自适应阈值降噪方法

为改善小波阈值及阈值函数在心音信号降噪处理中性能,通过使用coif5小波做5层小波分解,抑制分量极少的层次的系数,保留有用分量层次的系数,然后引入相关统计参量进行阈值自适应估计,并按提出的阈值函数对有用分量层次系数阈值化处理,最后通过处理后的系数重构出降噪信号；所提方法与硬阈值、软阈值、线性中间阈值函数降噪性能进行了对比,并采用了三类评价指标做出了有效评价。实验结果表明：提出方法降噪后的SNR更高、RMSE更小、听诊MOS更高。可见,提出方法降噪性能更优。     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

一种新的多小波自适应阈值降噪方法研究

为了能更好恢复强噪声中的微弱信号,提出一种多小波的自适应阈值降噪方法。该法首先将多小波引入降噪,克服传统单小波的不足,可以匹配信号中不同的特征信息;其次,在传统软、硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种自适应阈值算法,克服每一级尺度上都采用同一阈值的缺点。将本方法和多小波软阈值法、D4小波自适应阈值法进行降噪对比实验,显示该方法不仅有效消除了信号噪声,尤其重要的是更好地保留了原有用信号的信息特征。     

基于小波理论谐波减速器振动信号的降噪研究

为满足频率高时窗口窄、频率低时窗口宽的要求,应用小波分析理论对XB-80-134H型谐波减速器的振动信号进行了分析,利用Daubechies小波对振动信号进行小波分解,并结合阈值去噪方法对信号作了消噪处理,即针对振动信号分解的各层小波系数设定相应的阈值,对于小于该阈值的小波系数认为是噪声并置为零,将剩余的小波系数重构,得到消噪后的振动信号.与传统的傅里叶降噪方法比较结果表明,小波降噪远优于傅里傅里叶降噪方法,小波降噪后的信噪比提高了6dB,而傅里叶降噪只提高了1 dB.     

基于小波包惩罚函数的烟机振动信号软阈值降噪

为解决烟机振动信号受到噪声干扰这一问题,研究基于小波包阈值降噪的原理和方法,给出了小波包阈值降噪的步骤,阐述了Birgé-Massart惩罚函数确定阈值的原则和软阈值的量化处理,分析了阈值、信噪比和均方误差随惩罚因子的变化规律.并将基于小波包惩罚函数的软阈值降噪与Rigrsure、Heursure、Sqtwolog、Minimax4种阈值降噪方法进行了比较.结果表明基于惩罚函数的小波包软阈值方法能有效降低噪声.基于该方法的烟机振动信号降噪在保留信号突变部分的同时,具有良好的光滑性.     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

基于提升小波包最优基变换的缸盖振动信号降噪研究

给出了一种基于提升小波包最优基变换的发动机缸盖振动信号降噪方法,给出了提升小波包变换公武,介绍基于最佳基分解的闭值降噪方法,并介绍了阚值的具体选择方法.将信号通过提升小波快速分解,对小波包系数进行阈值量化,用阈值量化后的系数对原信号重构,达到降噪的日的.通过计算仿真和实验,验证了方法的有效性.     

改进的阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用

根据毫米波目标辐射信号小波变换的特征,使用非负小波系数作信号的小波系数,对于确定的阈 值,令小于阈值的小波系数为零,大于阈值的小波系数减去常数a ,利用信号的方差函数推导了a 的取值方 法,实验表明该方法有良好的去除毫米波目标辐射信号噪声的能力     

基于SVD/小波的MEMS陀螺误差分析及降噪处理

陀螺仪作为导航系统的核心传感器,其输出信号的精度对导航结果有着重要的影响。针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺成本低、应用广泛但精度低、噪声大的使用现状,选取小波分析方法对MEMS陀螺信号进行误差分析,针对误差分析结果提出了一种小波分析结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的降噪方法以剔除微弱噪声信号。针对小波分析存在的小波分解层数和小波系数难以选取的问题,提出一种自适应选取小波分解层数和变换小波系数的改进小波算法;通过引入SVD以改进小波变换检测微弱信号中噪声的劣势问题,设计双轴电动转台的静、动态试验,静态试验进行信号的误差分析,动态试验验证改进算法的精度,得出改进算法比之传统小波算法降噪性能提升的结论。     

奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.     

基于奇异值分解的连续小波消噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.     

奇异值曲率谱理论及其在信号处理中的应用

有效奇异值的确定一直是奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）中的重要问题,在信号处理时尤其如此。分析了在Hankel矩阵方式下理想信号和噪声的奇异值特点,指出理想信号的奇异值曲线存在一个很大的转折点,而噪声的奇异值曲线则很平坦。进而提出了奇异值曲率谱的概念,利用它来描述含噪信号奇异值曲线上的转折点情况,并提出根据曲率谱最大峰值位置即奇异值最大转折点来确定有效奇异值个数。如果奇异值曲线在曲率谱最大峰值的位置坐标k处是凸出的,则有效奇异值的个数为k;如果奇异值曲线在k处是凹进的,则有效奇异值的个数为k-1,通过信号处理实例证实了这种结论。基于曲率谱的SVD准确地提取到了轴承振动信号中由于滚道损伤引起的调制现象,并据此可靠地判断出了滚道剥落坑总数。     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结...     

分量形成方式对奇异值分解信号处理效果的影响

针对奇异值分解后分量信号的形成方式,研究了简便法和平均法的信号处理效果差异,根据Hankel矩阵的特点,提出了一种简单的求平均算法.证明了2种方式都可将原始信号分解为一系列分量信号的线性叠加,并提出一个损失率参量来评价其分解效果.研究结果表明：对于正弦信号,2种方式的信号处理效果相同;对于变频信号,平均法优于简便法;2种方式都可从轴承复杂振动信号中提取到因滚道损伤而引起的调制特征,但平均法计算量大.除变频信号外,对于一般信号,推荐使用简便法.     

四四元数域低秩逼近及其在矢量阵列波达方向和估计中的应用

提出了新的多元数概念——四四元数,以及四四元数框架下特征分解和奇异值分解等信号处理领域常用的矩阵运算新规则.在此基础上提出了四四元数矩阵的一种低秩逼近算法,并将其用于矢量传感器阵列信号建模及波达方向(DOA)估计中.结果表明,四四元数特征分解及奇异值分解能获得比现有方法更好的低秩逼近性能,基于四四元数模型的矢量传感器阵列信号DOA估计算法,在资源占用、子空间逼近以及对模型误差的鲁棒性等方面均明显优于传统算法.     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

基于奇异值分解的高精度重力仪信号处理方法

在分析基于矩阵奇异值分解理论的滤波算法基础上,将其应用到高精度海洋重力仪系统信号处理中.在信号处理过程中,首先采用延迟法理论重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解,用部分奇异值重构有用信号的最佳逼近矩阵,并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析,以实际信号与处理后信号的信噪比作为衡量2种信号处理方法好坏的依据.理论分析和仿真实验表明,奇异值分解滤波方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除干扰噪声对重力异常信号的影响,但在相同背景条件下,奇异值分解滤波的性能优于自适应卡尔曼滤波.