史坦无偏估计自适应奇异值分解在局放信号白噪声抑制中的应用

局部放电(简称局放)噪声抑制是电力电缆局放检测中的重要步骤之一。为有效保留局放信号的细节,提出了一种基于史坦无偏估计的完全无监督奇异值分解局放去噪方法,为准确快速地获取最优阈值,引入差分进化算法进行迭代搜索。对实验室实测和现场实测局放信号进行去噪处理,并将去噪结果与标准软阈值去噪方法和基于能量最大化的小波去噪方法进行对比。结果表明:相比于标准软阈值去噪方法和基于能量最大化的小波去噪方法,文中提出的去噪方法的去噪结果更好,即使在强噪声背景下也能有效恢复原始局放信号的细节,具有良好的应用价值。

史坦无偏似然估计原理产生阈值对人体胸壁微动信号的“WaveShrink”降噪

人体胸壁微动信号中包含大量的生命体征信息。本文采用史坦无偏似然估计原理产生阈值 ,应用“WaveShrink”算法从胸壁微动信号中提取心动信号 。

基于SURE的小波变换消噪法

介绍了小波去噪的基本理论和基本方法,说明了史坦无偏似然估计(SURE,Stein unbiased risk esti-mate)的信号检测方法和阀值法的具体原理,并分别采用软阈值和硬阈值的试探法史坦无偏似然估计,对某型制导雷达的静止目标视频回波信号和运动目标视频回波信号进行了计算机仿真去嗓计算。仿真结果表明基于 SURE 的小波去噪法有较理想的效果。