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Implementation of Adaptive Wavelet Thresholding Denoising Algorithm Based on DSP
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作者 张雪峰 康春霞 +1 位作者 裴峰 张志杰 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2011年第3期272-275,共4页
By utilizing the capability of high-speed computing,powerful real-time processing of TMS320F2812 DSP,wavelet thresholding denoising algorithm is realized based on Digital Signal Processors.Based on the multi-resolutio... By utilizing the capability of high-speed computing,powerful real-time processing of TMS320F2812 DSP,wavelet thresholding denoising algorithm is realized based on Digital Signal Processors.Based on the multi-resolution analysis of wavelet transformation,this paper proposes a new thresholding function,to some extent,to overcome the shortcomings of discontinuity in hard-thresholding function and bias in soft-thresholding function.The threshold value can be abtained adaptively according to the characteristics of wavelet coefficients of each layer by adopting adaptive threshold algorithm and then the noise is removed.The simulation results show that the improved thresholding function and the adaptive threshold algorithm have a good effect on denoising and meet the criteria of smoothness and similarity between the original signal and denoising signal. 展开更多
关键词 Mallat algorithm wavelet denoising thresholding function adaptive threshold Digital Signal Processors
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A Robust Denoising Algorithm for Sounds of Musical Instruments Using Wavelet Packet Transform
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作者 Raghavendra Sharma Vuppuluri Prem Pyara 《Circuits and Systems》 2013年第7期459-465,共7页
In this paper, a robust DWPT based adaptive bock algorithm with modified threshold for denoising the sounds of musical instruments shehnai, dafli and flute is proposed. The signal is first segmented into multiple bloc... In this paper, a robust DWPT based adaptive bock algorithm with modified threshold for denoising the sounds of musical instruments shehnai, dafli and flute is proposed. The signal is first segmented into multiple blocks depending upon the minimum mean square criteria in each block, and then thresholding methods are used for each block. All the blocks obtained after denoising the individual block are concatenated to get the final denoised signal. The discrete wavelet packet transform provides more coefficients than the conventional discrete wavelet transform (DWT), representing additional subtle detail of the signal but decision of optimal decomposition level is very important. When the sound signal corrupted with additive white Gaussian noise is passed through this algorithm, the obtained peak signal to noise ratio (PSNR) depends upon the level of decomposition along with shape of the wavelet. Hence, the optimal wavelet and level of decomposition may be different for each signal. The obtained denoised signal with this algorithm is close to the original signal. 展开更多
关键词 DWPT adaptive BLOCK denoising PEAK Signal to Noise Ratio wavelet thresholdING
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基于ZOA优化VMD-IAWT岩石声发射信号降噪算法
3
作者 王婷婷 徐华一 +2 位作者 赵万春 刘永胜 何增军 《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2024年第4期150-166,共17页
针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩... 针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩罚因子α;通过相关系数将分解出的IMFs划分为有效分量、含噪分量和剔除分量;针对小波阈值(WT)降噪算法不具备自动调整小波基以及软、硬阈值函数存在偏差大和不连续的弊端,提出了IAWT算法去除IMFs中的噪声分量,并与有效分量合并重构,得到降噪后的AE信号。通过模拟和实测AE信号验证并与现有降噪算法对比,结果表明ZOA-VMD-IAWT降噪算法适合处理AE信号,信号的时频特征得以保留。研究结果可为岩石AE信号理论及实际工程应用提供参考。 展开更多
关键词 岩石声发射信号 斑马优化算法 变分模态分解 自适应小波阈值降噪
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基于小波变换的语音信号去噪算法优化
4
作者 王红娟 尚莹莹 《电声技术》 2024年第5期67-69,共3页
深入研究基于小波变换的语音信号去噪方法,并针对传统方法在复杂噪声环境下处理效果不佳的问题,提出一种基于自适应阈值的小波变换去噪优化方法。首先,分析小波变换去噪的基本原理。其次,深入研究自适应阈值技术的数学模型,并将其应用... 深入研究基于小波变换的语音信号去噪方法,并针对传统方法在复杂噪声环境下处理效果不佳的问题,提出一种基于自适应阈值的小波变换去噪优化方法。首先,分析小波变换去噪的基本原理。其次,深入研究自适应阈值技术的数学模型,并将其应用于小波变换,通过动态调整阈值来适应不同噪声环境的需求。最后,采用Aurora数据集进行实验验证。实验结果表明,该方法能够有效去除噪声。 展开更多
关键词 小波变换 语音去噪 自适应阈值 语音信号
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Smooth pulse recovery based on hybrid wavelet threshold denoising and first derivative adaptive smoothing filter 被引量:2
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作者 Xinlei Qian Wei Fan +1 位作者 Xinghua Lu Xiaochao Wang 《High Power Laser Science and Engineering》 SCIE CAS CSCD 2021年第2期17-25,共9页
Based on the pulse-shaping unit in the front end of high-power laser facilities,we propose a new hybrid scheme in a closed-loop control system including wavelet threshold denoising for pretreatment and a first derivat... Based on the pulse-shaping unit in the front end of high-power laser facilities,we propose a new hybrid scheme in a closed-loop control system including wavelet threshold denoising for pretreatment and a first derivative adaptive smoothing filter for smooth pulse recovery,so as to effectively restrain the influence of electrical noise and FM-to-AM modulation in the time–power curve,and enhance the calibration accuracy of the pulse shape in the feedback control system.The related simulation and experiment results show that the proposed scheme can obtain a better shaping effect on the high-contrast temporal shape in comparison with the cumulative average algorithm and orthogonal matching pursuit algorithm combined with a traditional smoothing filter.The implementation of the hybrid scheme mechanism increased the signal-to-noise ratio of the laser pulse from about 11 dB to 30 dB,and the filtered pulse is smooth without modulation,with smoothness of about 98.8%. 展开更多
关键词 first derivative adaptive smoothing filter recovery of smooth pulse signal-to-noise ratio wavelet threshold denoising
原文传递
基于改进核极限学习机的风电功率短期预测 被引量:3
6
作者 黄文聪 潘风 +1 位作者 杨子潇 常雨芳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2023年第2期241-250,共10页
针对环境变化造成风力发电功率波动大和核极限学习机易陷入局部最优解的问题,构建了一种基于完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)、小波阈值去噪和粒... 针对环境变化造成风力发电功率波动大和核极限学习机易陷入局部最优解的问题,构建了一种基于完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)、小波阈值去噪和粒子群算法优化核极限学习机的风电功率短期预测模型。首先,利用CEEMDAN对风力发电输出功率密切相关的环境因素进行分解,得到若干个规律性较强的模态分量,利用阈值去噪法对含噪声较多的第一模态分量进行去噪,削弱环境因素的非平稳性;然后,将分解后的子分量和风电功率历史数据作为粒子群优化后的核极限学习机算法的输入进行预测;最后,选用河北张家口某风电场的实测数据进行实验对比分析。实验结果表明:所提出的改进风电功率预测组合模型的预测精度更高,适应于不同季节环境下的风电功率预测。 展开更多
关键词 风电功率预测 完全噪声辅助聚合经验模态分解 小波阈值去噪 核极限学习机 粒子群算法
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基于GASA-BP的轧辊内部缺陷检测方法
7
作者 王蕾 陶海然 +2 位作者 郭钰瑶 张泽琳 夏绪辉 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期368-375,共8页
为了准确识别轧辊内部缺陷,采用超声波探伤仪对轧辊进行检测,并提出一种融合灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络的超声检测信号分类方法。对超声检测信号进行小波降噪,采用自适应灰狼优化阈值法确定最优的小波阈值;根据轧辊... 为了准确识别轧辊内部缺陷,采用超声波探伤仪对轧辊进行检测,并提出一种融合灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络的超声检测信号分类方法。对超声检测信号进行小波降噪,采用自适应灰狼优化阈值法确定最优的小波阈值;根据轧辊内部不同缺陷检测信号的时域和频域信息差异,从三层、四层和五层小波包分解中选择最优的分解层数,以实现对去噪检测信号的最佳处理,在此基础上构建检测信号的能量特征向量;采用经过遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型(GASA-BP)进行特征向量的识别,进而完成轧辊内部缺陷的分类。实验结果表明,该模型的识别准确率可达到97.41%,并且运算速度得到极大提高,能满足大部分企业对轧辊缺陷分类精度及效率的要求,为轧辊的进一步检测、修复及再制造提供了可靠信息。 展开更多
关键词 轧辊内部缺陷 超声检测信号 小波降噪 自适应灰狼优化阈值法 GASA-BP
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低信噪比矿井提升机振动信号融合去噪算法 被引量:3
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作者 王厚超 牛强 +1 位作者 陈朋朋 夏士雄 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第1期63-72,共10页
针对矿井复杂环境下提升机振动信号非线性、低信噪比的特点,提出了一种基于总体平均经验模态分解(CEEMDAN)和自适应小波阈值的矿井提升机振动信号融合去噪算法。首先,采用CEEMDAN算法对含噪的矿井提升机振动信号进行分解,得到本征模态分... 针对矿井复杂环境下提升机振动信号非线性、低信噪比的特点,提出了一种基于总体平均经验模态分解(CEEMDAN)和自适应小波阈值的矿井提升机振动信号融合去噪算法。首先,采用CEEMDAN算法对含噪的矿井提升机振动信号进行分解,得到本征模态分量(IMF)和残差,对IMF分量进行高低频判断,采用t检验方法对该均值是否显著区别于0进行检验,趋于0的IMF分量为高频分量,显著区别于0的IMF分量为低频分量。然后,选取合适的小波基函数及分解层数,结合自适应小波阈值方法对高频IMF分量进行去噪处理。最后,将处理后的高频IMF分量和未处理的低频IMF分量与残差重构,得到融合算法去噪后的振动信号。分别采用CEEMDAN去噪算法、CEEMD-小波阈值联合去噪算法、CEEMDAN-小波阈值联合去噪算法和CEEMDAN-自适应小波阈值融合去噪算法对仿真信号进行去噪处理,结果表明:(1)CEEMDAN-自适应小波阈值融合去噪算法去噪后的信号在局部波形特征和信号峰值上与原始信号相似度较高,信号波形的一些特征得到了很好的复原,在去噪过程中很好地保留了原始信号的特征信息。(2)采用复合评价指标H作为客观评价标准,CEEMDAN-自适应小波阈值融合去噪算法的H值最小,说明融合去噪算法对于仿真信号的去噪效果要优于其他几种去噪算法的去噪效果。在黑龙江某矿正在运行的矿井提升机上进行试验,结果表明:(1)采用db4小波基函数对含噪IMF分量进行4层分解,CEEMDAN-自适应小波阈值融合去噪算法去噪后的信号比较光滑,信号的一些波形特征也得到了很好的复原,在剔除噪声的同时,最大程度上保留了原有信号的特征信息。(2)在实际矿井提升机振动信号的去噪过程中,CEEMDAN-自适应小波阈值融合去噪算法的H值最小,去噪效果最佳。 展开更多
关键词 矿井提升机 融合去噪 振动信号 自适应小波阈值 低信噪比
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基于CEEMDAN-小波包自适应阈值混凝土声发射信号降噪研究 被引量:8
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作者 杨智中 林军志 +2 位作者 汪魁 程梓益 刘攀 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期139-149,共11页
为了得到更加纯净的混凝土声发射(acoustic emission, AE)信号来更准确地监测混凝土结构破裂过程,提出了一种完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMDAN)与小波包自适应阈值联合方法对... 为了得到更加纯净的混凝土声发射(acoustic emission, AE)信号来更准确地监测混凝土结构破裂过程,提出了一种完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMDAN)与小波包自适应阈值联合方法对循环荷载作用下的混凝土声发射信号进行降噪处理,运用信噪比和快速傅里叶变化(fast Fourier transform, FFT)分析来验证所用方法的可行性。实验结果表明:结合CEEMDAN-小波包自适应阈值对混凝土声发射信号进行降噪的效果较好,能有效地保留混凝土声发射信号特征信息,对混凝土声发射信号降噪提供新的思路,为后续利用声发射信号分析混凝土结构内部微裂纹扩展及演化特征奠定基础。 展开更多
关键词 循环荷载 混凝土声发射(AE)信号 完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN) 小波包自适应阈值降噪 快速傅里叶变换(FFT)
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基于小波变换的水下图像去噪方法 被引量:4
10
作者 陈振娅 刘增力 《现代电子技术》 2023年第23期43-47,共5页
水下图像在拍摄、传输中会产生严重的噪声影响,这些噪声不仅影响图像质量,还影响图像后续的目标检测和定位精度。文中改进了一种基于小波变换的水下图像去噪算法,该算法首先考虑信号和噪声在不同小波变换尺度下的不同传播特性,采用一种... 水下图像在拍摄、传输中会产生严重的噪声影响,这些噪声不仅影响图像质量,还影响图像后续的目标检测和定位精度。文中改进了一种基于小波变换的水下图像去噪算法,该算法首先考虑信号和噪声在不同小波变换尺度下的不同传播特性,采用一种随分解尺度变化的自适应阈值估计方法;其次采用自适应图像特征的收缩函数对每个小波系数局部估计小波系数的能量进行分类。实验结果表明,改进的小波去噪方法能够有效地减弱噪声信号,使去噪后的水下图像更有利于后续的目标检测和定位。 展开更多
关键词 小波变换 水下图像 图像去噪 尺度分解 自适应阈值 图像特征 小波收缩函数 局部能量
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基于品质可调小波去噪的低速滚动轴承故障诊断 被引量:1
11
作者 何陈程 王文波 喻敏 《计算机测量与控制》 2023年第4期16-23,共8页
针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的... 针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的各层小波系数;然后,利用Sigmoid函数构造分层自适应阈值函数,并利用该阈值函数对TQWT的高频系数进行阈值去噪处理;最后,结合去噪后的高频小波系数和低频小波系数对信号进行重构,得到去噪后的轴承振动信号;通过仿真故障信号,模拟故障实验信号和实测故障信号分别进行了去噪实验分析;实验结果表明,经典的软阈值函数和硬阈值函数相比,该方法能获得更好的去噪效果,在降低噪声干扰的同时,有效保留了轴承的故障特征信息,去噪后信号的包络谱,可以清晰地呈现故障的频谱特征,并观察到故障特征的多倍频峰值,且峰值附近干扰很少,有效提高了轴承早期故障的诊断精度;在仿真信号实验中,与软阈值、硬阈值函数相比,该方法去噪后,具有更高的信噪比(SNR)和更低的均方根误差(RMSE),与硬阈值函数相比,此方法的SNR平均增加了4.1491,RMSE平均下降了0.1329;与软阈值函数相比,该方法的SNR平均增加了5.1118,RMSE平均下降了0.1505。 展开更多
关键词 品质可调小波 小波阈值去噪 自适应阈值函数 低速滚动轴承 包络谱分析
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基于AWSST和GCV的矿山微震信号联合降噪新方法 被引量:2
12
作者 冯小鹏 袁于思 张磊 《有色金属(矿山部分)》 2023年第2期35-42,共8页
由于露天矿山开采环境的复杂性和各异性,传感器采集得到的微震信号包含大量的噪声干扰,为了获得更加准确的微震信号特征,提出了基于自适应同步压缩小波变换(Adaptive Synchrosqueezing Wavelet Transform,AWSST)和广义交叉验证(Generali... 由于露天矿山开采环境的复杂性和各异性,传感器采集得到的微震信号包含大量的噪声干扰,为了获得更加准确的微震信号特征,提出了基于自适应同步压缩小波变换(Adaptive Synchrosqueezing Wavelet Transform,AWSST)和广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)的联合降噪方法,从而对微震事件定位和判断开挖过程中岩体状态提供可靠的数据保障。首先在自适应小波变换(Adaptive Wavelet Transform,AWT)的基础上,对每个尺度中的小波系数进行阈值化处理,利用GCV方法自动确定每个成分的最佳阈值水平,达到去除噪声的目的。然后,通过同步压缩变换(Synchrosqueezing Transform,SST)的后处理操作,在时频平面对小波变换系数进行二次重分配,从而提升时频表达的能量聚集性。最后,应用于微震信号的降噪处理,并与现有的时频分析方法进行比较,结果表明提出的联合去噪方法降噪效果更好、时频分析的分辨率更高。 展开更多
关键词 露天矿山 微震信号 噪声 自适应小波变换 同步压缩变换 最佳阈值 广义交叉验证 降噪方法
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基于CEEMDAN-IAWT方法的滚动轴承振动信号降噪 被引量:4
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作者 任海军 韦冲 +2 位作者 谭志强 罗亮 丁显飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期199-207,268,共10页
针对滚动轴承振动信号中混入噪声的问题,设计一种自适应白噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)结合改进自适应小波阈值(improved adaptive wavelet threshold,IAWT... 针对滚动轴承振动信号中混入噪声的问题,设计一种自适应白噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)结合改进自适应小波阈值(improved adaptive wavelet threshold,IAWT)的联合降噪法。使用CEEMDAN对信号进行模态分解得到本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);将得到的IMFs与原信号进行相关性分析识别有效分量;针对小波阈值(wavelet threshold,WT)降噪算法不能自适应选取小波基和分解层数以及阈值函数存在缺陷的问题,设计了IAWT算法,利用IAWT算法过滤IMFs中的噪声;将处理后的IMFs进行信号重构。利用设计的联合降噪算法对仿真信号和试验台信号处理可知,相比于WT,使用IAWT处理后的信号信噪比提高了约0.5 dB,与原信号的相关系数提高了约0.03,均方根误差降低了约0.01;将设计的方法与CEEMDAN-WT等方法对比可知,经处理后的信号信噪比至少提高了1.37 dB,且信号特征保存完好。 展开更多
关键词 滚动轴承 振动信号降噪 自适应白噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 改进的自适应小波阈值(IAWT)
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基于谱图小波自适应阈值降噪的滚动轴承早期故障诊断
14
作者 梁伟龙 马萍 +1 位作者 王小荣 张宏立 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期117-122,281,共7页
针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期... 针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,将一维振动信号转换为路图信号,引入谱图小波变换将路图信号分解。其次,保留低频尺度系数,构建自适应阈值对高频系数进行阈值处理,通过谱图小波逆变换得到降噪信号。最后,为进一步抑制噪声,求取降噪信号的自相关函数,通过对自相关函数进行包络谱分析实现故障特征提取。将所提方法与其他几种经典降噪方法进行对比;结果表明,所提方法得到的降噪信号信噪比更高,可以更有效地实现滚动轴承早期微弱故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 路图 滚动轴承 谱图小波变换 自适应阈值降噪 自相关函数
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基于小波变换的W18Cr4V图像去噪算法研究 被引量:2
15
作者 何英杰 石秀东 +1 位作者 陈昊 张文利 《轻工机械》 CAS 2023年第1期59-65,共7页
高速工具钢W18Cr4V退火状态下采集的图像内含有许多噪声,为解决基于传统的软、硬阈值函数在W18Cr4V图像去噪过程中出现图像失真和伪吉布斯现象等问题,课题组提出一种新的连续、可导、低偏差的阈值函数和自适应调整阈值的小波去噪算法。... 高速工具钢W18Cr4V退火状态下采集的图像内含有许多噪声,为解决基于传统的软、硬阈值函数在W18Cr4V图像去噪过程中出现图像失真和伪吉布斯现象等问题,课题组提出一种新的连续、可导、低偏差的阈值函数和自适应调整阈值的小波去噪算法。新的阈值函数不仅改善了软阈值函数去噪过程中由于固定偏差导致的图像失真问题,而且避免了由于硬阈值图像不连续产生的附加振荡现象;基于MATLAB环境,对3张W18Cr4V退火图像进行去噪实验。结果表明:与传统阈值函数相比,改进的阈值函数对退火图像处理后所得峰值信噪比较高、结构相似性较好、去噪效果较好且自适应能力较强。 展开更多
关键词 高速工具钢 小波去噪 阈值函数 自适应阈值 峰值信噪比 结构相似性
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基于改进CEEMDAN的应答器上行链路信号降噪研究
16
作者 刘德伟 朱爱红 +1 位作者 赵岩浩 李博 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期1-9,共9页
针对在高速铁路复杂电磁环境中应答器上行链路(balise uplink,BU)信号传输受扰的问题,提出了一种基于自适应白噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波包自适应阈值... 针对在高速铁路复杂电磁环境中应答器上行链路(balise uplink,BU)信号传输受扰的问题,提出了一种基于自适应白噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波包自适应阈值的联合降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将模拟BU信号分解为12个模态分量,根据相关系数判断分量为相关分量或无关分量;然后,相关分量经小波包降噪处理后重构为降噪后的BU信号;最后,选用信噪比(signal-noise ratio,SNR)和均方根误差(root mean square error,RMSE)作为评价指标,将该方法与目前广泛采用的6种降噪方法进行对比,信噪比提高了0.4861~6.144 dB,均方根误差降低了0.0549~11.091。为检验该方法的实际应用效果,采用联合降噪方法对实测BU信号进行降噪处理。仿真验证和实验验证的结果表明,采用联合降噪方法降噪后的BU信号不仅噪声分量得到了有效去除,而且信号特征保存完好,证明该方法能够应用于解决实际BU信号受扰问题。 展开更多
关键词 应答器上行链路信号 自适应白噪声完备经验模态分解 小波包自适应阈值 降噪
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一种塔吊钢丝绳损伤检测信号降噪方法
17
作者 杨春杰 李聪聪 刘满仓 《西安邮电大学学报》 2023年第4期102-110,共9页
针对钢丝绳漏磁检测信号中存在的未知频率噪声干扰问题,提出一种基于多尺度样本熵(Multi-scale Sample Entropy,MSE)的自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 针对钢丝绳漏磁检测信号中存在的未知频率噪声干扰问题,提出一种基于多尺度样本熵(Multi-scale Sample Entropy,MSE)的自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)联合小波包阈值降噪(Wavelet Packet Threshold Denoising,WPTD)方法。将钢丝绳损伤信号分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,分别计算各IMF分量的多尺度样本熵,通过阈值对比筛选出含有噪声的IMF分量,进而利用小波包阈值法对这些分量进行降噪,并与保留的IMF分量进行重组,获取降噪后的损伤信号。实验结果表明,该联合降噪方法比其他降噪方法的信噪比提高了9.2%,均方根误差明显提高,滤波后的损伤信号曲线更加平滑,余弦相似度也大于0.85,能够有效降低检测信号中的噪声分量。 展开更多
关键词 信号处理 钢丝绳损伤检测 自适应噪声完备集合经验模态分解 多尺度熵 小波包阈值降噪
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机床主轴径向误差运动在线检测与信号处理 被引量:24
18
作者 苏 恒 洪迈生 +1 位作者 魏元雷 李自军 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期56-60,共5页
在机床加工工件时,实时测量机床主轴的径向运动误差。测量对象是在该机床上加工的圆柱形工件,而不是通常所使用的标准棒。采用误差分离技术将工件的形状误差从所测信号中分离出来,实现在线测量主轴的径向误差运动。并采用基于自适应阈... 在机床加工工件时,实时测量机床主轴的径向运动误差。测量对象是在该机床上加工的圆柱形工件,而不是通常所使用的标准棒。采用误差分离技术将工件的形状误差从所测信号中分离出来,实现在线测量主轴的径向误差运动。并采用基于自适应阈值的小波包算法去除加工时存在的噪声。同时,从谐波抑制特性和总体频域特性两个方面分析了测量系统频域特征。 展开更多
关键词 误差分离技术 在线检测 运动误差 小波包算法 自适应阀值 去噪 机床 主轴误差
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基于小波熵自适应阈值的语音信号去噪新方法 被引量:23
19
作者 陈晓娟 王文婷 +1 位作者 贾明超 宋娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期753-755,共3页
针对语音信号去噪问题,提出小波熵自适应阈值去噪法。首先利用小波变换分解带噪语音信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,然后将小波熵和自适应阈值相结合确定各层高频系数的阈值门限,采用折中指数阈值函数对各层高频系数进行去噪... 针对语音信号去噪问题,提出小波熵自适应阈值去噪法。首先利用小波变换分解带噪语音信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,然后将小波熵和自适应阈值相结合确定各层高频系数的阈值门限,采用折中指数阈值函数对各层高频系数进行去噪处理,重构降噪后的语音信号,最后对比小波熵自适应阈值、极大极小阈值、固定阈值和无偏风险阈值去噪方法的性能。实验结果表明,当输入信噪比为5 dB时,小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的,且其输入输出信噪比曲线高于其他三种阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,从而证实该算法具有更好的去噪性能。 展开更多
关键词 语音去噪 小波熵 自适应阈值 阈值门限 折中指数阈值函数
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基于改进型小波阈值的输油管道磁记忆信号降噪方法 被引量:26
20
作者 易方 李著信 +2 位作者 苏毅 王鹏飞 吴昊 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期141-144,共4页
利用金属磁记忆检测方法对输油管道进行早期诊断时,磁记忆检测信号常常被各种噪声源污染,极大地降低缺陷信号可检测性。在传统软、硬阈值降噪方法基础上,根据磁记忆检测信号的特点,提出了一种改进小波阈值函数与自适应阈值相结合的方法... 利用金属磁记忆检测方法对输油管道进行早期诊断时,磁记忆检测信号常常被各种噪声源污染,极大地降低缺陷信号可检测性。在传统软、硬阈值降噪方法基础上,根据磁记忆检测信号的特点,提出了一种改进小波阈值函数与自适应阈值相结合的方法,选用Daubechies小波作为小波函数,分解级数为4层,采用自适应方法计算阈值。用新型漏磁/磁记忆检测仪进行了算法验证,将改进降噪方法应用于磁记忆检测信号的降噪处理。与传统软、硬阈值降噪算法相比,新算法克服了软阈值信号失真和硬阈值不连续、振荡等缺点,提高了重建信号的信噪比,降低了均方根误差值,有效地消除了信号噪声,为正确判断输油管道的应力集中位置及早期诊断提供了理论依据。 展开更多
关键词 输油管道 金属磁记忆检测 漏磁信号 小波阈值 自适应阈值 降噪方法
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