时频结合自适应阈值小波包消噪算法

在充分考虑人耳听觉特性和噪声统计特性的基础上,提出一种时频结合Bark尺度自适应阈值的语音消噪算法,在Bark频域上自适应调整增强系数可以较准确地进行阈值判定。仿真实验验证,时频结合算法在低信噪比输入情况下较传统语音降噪方法具有明显优势,其在消除高斯白噪声的同时有效降低了语音损失,可获得最大信噪比,谱失真测度最小,增强语音的MOS(Mean Opinion Score)评分明显提高,具有较好的听觉效果。

基于小波包消噪和Elman的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合小波包消噪和Elman神经网络的优势,先将原始流量序列进行小波包消噪,将消噪后的序列作为Elman神经网络的输入,待预测序列作为输出。通过前N天的流量序列,预测出后M天的流量序列。这里采用序列的前N天的数据为滑动窗,并将其映射为在该窗之后的M天的预测值。仿真实验表明,与未进行小波包消噪而直接利用Elman神经网络的模型比,基于小波包消噪和Elman神经网络的网络流量预测模型具有更好的预测能力。

基于MATLAB的小波包信号消噪处理

信噪分离是小波包应用于信号分析的一个重要方面。本文在基于MATLAB的基础上,采用小波包对含高斯白噪声信号进行分解,通过不同的量化阈值对小波包系数进行处理、重构得出小波包消噪后的信号。计算机仿真结果表明,用不同量化阈值的小波包可对含高斯白声信号进行消噪重构。

基于小波包的水力机组振动故障信号消噪方法研究

在水轮发电机组故障诊断中,提取监测信号中的奇异信号特征,对准确判断机组运行状态具有重要意义。研究充分利用水力机组振动故障信号的特征和小波包的特点,采用小波变换的方法,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,并针对南桠河姚河坝水电站水轮发电机组实测数据进行检验,取得了良好效果。表明所研究的故障信号消噪方法能有效地从信号中提取信息。

一种改进的转子振动信号消噪方法研究

为提高转子振动信号消噪方法的性能,通过分析噪声成分和对应消噪方法的特点,提出了一种基于改进中值滤波与小波包消噪技术相结合的信号降噪新方法。该方法首先根据信号采样频率计算中值滤波器的窗口宽度,从而可以有效滤除含噪信号中的脉冲噪声和部分白噪声;然后再用阈值及其处理函数都经过改进的自适应小波包消噪方法去除残留在信号中的白噪声,最终得到信噪比提高的振动信号。通过仿真信号和转子实验振动信号的降噪处理,对新方法的性能进行了验证。降噪结果表明,该方法在有效消除混合复杂噪声对振动信号干扰的同时,保留了故障信号的细节特征,比一般的小波域中值滤波降噪方法更为有效。

深孔加工过程油压监测信号消噪技术研究

针对深孔加工过程油压监测信号含有大量脉冲干扰和随机非平稳噪声的特点,提出了一种基于小波包的防脉冲干扰滑动平均滤波方法,该方法首先对油压信号进行小波包消噪,再对小波包处理后的结果进行防脉冲滑动平均处理。实验结果表明,利用小波包技术和防脉冲干扰滑动平均算法相结合的滤波方法,对油压监测信号具有很好的滤波效果,从消噪油压信号中提取的变化率特征可有效实现对深孔加工过程中堵屑故障的监测。

基于WPT的鱼雷磁引信目标信号消噪研究

目标信号消噪处理是确保引信可靠动作的重要手段。为提高鱼雷磁引信动作的可靠性,基于小波包变换(WPT)在信号消噪处理方面所具有的良好特性,采用小波包变换对复杂背景干扰下的鱼雷磁引信目标信号进行了消噪处理,并利用Matlab软件对消噪结果进行了仿真分析。仿真结果表明,基于WPT的消噪方法能够有效地实现对鱼雷磁引信目标信号的噪声抑制,具有消噪效果好,精度高,失真小的特点,有利于提高鱼雷磁引信动作的可靠性。

ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法

ZigBee无线通信网络入侵探测节点定位时,受入侵信号和噪声信号的影响会导致定位误差大、定位时间长和定位能耗高等问题,提出ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法。采用小波包消噪方法去除入侵信号噪声;利用集合经验模态分解法分解去噪后的入侵信号,筛选入侵信号特征并获取其能量;构建无线传感器网络入侵检测模型,通过模型对入侵探测节点进行感知和倒追定位。实验结果表明,所提方法的定位误差最大值为15,定位时间最大值为26.7 s,定位能耗为40 J,具有较高的准确度和有效性。

基于小波/包与ICA结合的结构损伤识别

目的为了有效地剔除测量数据中的噪声、提高结构损伤检测的诊断率.方法提出了一种新的消噪与结构损伤识别方法.采用小波/包变换对结构响应进行消噪处理,利用独立组分分析ICA中的固定点算法分离得到ICA滤波基并进行信号分离,接着对消噪、分离后的信号提取IC自相关特征,最后利用概率神经网络进行损伤识别.结果用Benchmark模型进行的损伤识别,并与进行二次小波/包消噪及未消噪的数据识别结果进行了比较结果验证了所提方法的可行性和有效性.结论笔者所提方法对信号消噪是可行、有效的,对提高损伤识别精度也有着重要的贡献.

能量分析法在爆破震动监测中的应用

由于常规爆破震动的监测手段只考虑了振动峰值速度单一因素,不能很好地评价出爆破地震效应的危害程度。利用基于小波包分析技术的时-能密度分析法对爆破震动监测结果进行分析,在综合考虑振速、频率和持续时间三要素的基础上对爆破震动效应做出全面、精确的评价,弥补了常规检测手段的不足,对露天矿爆破生产作业具有一定的指导意义。

新型陶瓷基复合材料粘接构件的脱粘超声检测信号处理方法

针对一种新型的陶瓷基多孔复合材料粘接结构件,利用超声C扫描系统对构件脱粘缺陷进行检测时,由于材料多孔性和各向异性导致超声数据产生强烈的声学噪声,造成重构图像边缘模糊。针对此问题,提出利用小波包时频域分析及能量谱分析的方法获取超声回波信号的频谱和能量谱特征。为增强回波信号的特征,采用自适应小波包阈值算法进行消噪处理,相较于传统的超声信号消噪方法信噪比提高了近20%,有效减小噪声信号对原始超声信号的干扰。在此基础上,对陶瓷基复合材料的粘接缺陷进行图像重建,对于直径为2 mm的微型脱粘缺陷也能够实现清晰表征。结果表明了所提超声信号处理方法的有效性,通过较大程度改善重构图像的质量,更清晰的反映了微小缺陷的边缘,从而提高了量化表征精度。

复杂装备事故非线性耦合特征WPD-MF分析

为更好地分析复杂装备事故非线性耦合特性及成因,利用小波包消噪(WPD)改进多重分形(MF)去趋势波动分析法(MFDFA),并结合q阶矩配分函数分析MF谱;通过对比随机重排和相位随机化2种变换事故序列MF谱,探讨非线性时间序列的长程相关性与胖尾分布对MF特性成因的贡献程度;最后,以美空军1946-1996年A级飞行事故为例分析其非线性耦合特征。结果表明:该事故率序列广义hurst指数和分形谱宽度显著不为常数,分布范围分别为[1.2138,3.4314]和[0.2937,1.7025],具有明显MF特性。该MF特性是由长程相关性为主因,胖尾分布为次因共同作用所致。