基于残差比阈值的迭代终止条件匹配追踪稀疏分解方法

基于传统的迭代终止条件,应用匹配追踪(MP)稀疏分解方法分解高噪信号,研究了固定迭代次数及阈值迭代终止条件的不足.引入相邻残差之比,规格化相邻残差之差,减少了噪声的干扰,设计了残差比阈值迭代终止条件.采用残差比阈值迭代终止条件,对高噪声超声信号进行稀疏分解,分解过程会根据噪声成分的水平自适应地终止迭代,克服了传统迭代终止条件无法选择迭代终止阈值的问题.理论推导与实验都证明了残差比阈值迭代终止条件具有很强的鲁棒性.

基于残差比阈值优化冲击衰减字典的轴承故障特征提取研究

机械设备工作时引起的振动信号蕴藏着丰富的工作状态信息。轴承是机械设备中重要的部件,其工作状态严重影响着设备的工作性能。根据信号特征张成与信号匹配度较高的冲击衰减字典,通过对比几种不同的稀疏表示迭代停止条件的优劣后,选用残差比阈值作为迭代停止条件,并结合稀疏表示中的MP算法进行轴承故障特征的提取研究。分别验证了轴承故障仿真信号、加工故障信号以及加速疲劳失效轴承故障信号,对比传统去噪方法,结果表明其能够在强背景噪声中较为准确的重构出故障特征信号,极大地提高了恶劣工况下故障特征提取的成功率与准确性,同时显示该方法在轴承早期故障信号中能准确可靠地提取出故障频率。

局部放电信号稀疏表示去噪方法

局部放电(partial discharge,PD)(简称局放)信号易受噪声干扰,影响监测效果。针对局放信号噪声抑制问题,提出了一种局放信号稀疏表示去噪方法。该方法以信号的稀疏表示及其匹配追踪算法为核心,构建了与局放信号特征相匹配而与噪声信号不相关的局放脉冲匹配原子,并组成过完备原子库。在该原子库中采用匹配追踪算法对染噪局放信号进行稀疏表示,提取最佳局放脉冲匹配原子;并通过改进量子遗传算法加速最佳匹配原子搜索进程,减小计算时间复杂度;同时以残差比阈值作为MP算法迭代终止条件,避免因迭代次数选取不当对去噪结果的影响。最后利用各次迭代提取的最佳脉冲匹配原子仅能对染噪局放信号中原始无噪局放分量进行有效稀疏表示实现去噪目的。运用该方法对仿真信号及实测信号进行了去噪处理,并与基于传统小波理论的局放去噪结果作对比。结果表明,该方法能准确抑制局放信号的噪声干扰,去噪效果优于传统小波方法。

基于BCC-OMP优化的原子分解去噪算法

为提高电网电能质量的检测精度及识别准确率,提出一种基于细菌群体趋药性算法和正交匹配追踪算法结合(BCCOMP)优化的原子分解算法,并将其应用于电能质量扰动信号去噪中。该方法在Gabor原子库的基础上,采用正交匹配追踪算法优化匹配追踪算法,并对原子分解过程使用细菌趋药性算法做进一步优化,从而提高收敛速度、增强去噪能力。通过设置合理残差比阈值确定终止迭代次数,对各种类型含噪信号均可自适应去噪,提高原子分解法去噪的普适性。仿真算例验证了所提方法的有效性、快速性和准确性。

一种改进K-奇异值分解稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。

基于改进MP的地震信号去噪

地震资料中的噪声分为相干噪声和随机噪声。针对随机噪声,采用匹配追踪(MP)算法进行去噪,能取得一定的去噪效果,但是MP算法过大的计算量严重影响去噪的效率。为解决这个问题,本文采用遗传算法(GA)寻找最优原子,大大减少了算法的运算量,提高了算法的运算速度。本文对Ricker子波进行改进,加入尺度参数、位移参数和相位参数,利用改进后的Ricker子波构建的过完备原字库进行去噪可以取得更好的效果。本文采用相邻残差比阈值作为迭代终止条件,与采用硬门限作为迭代终止条件相比增强了算法的鲁棒性。实验仿真时,首先对加有随机噪声的人工合成地震信号进行去噪,仿真结果表明:本文改进的去噪算法与基础MP算法相比,在信噪比、均方差和计算速度上具有明显优越性,然后将本文改进的方法应用于实际地震信号去噪,并取得很好的去噪效果。