多窗谱小波阈值估计的维纳滤波语音增强算法

提出一种多窗谱小波阈值估计的维纳滤波语音增强算法.该算法采用多窗谱估计噪声功率谱,结合改进的小波阈值法减小其误差,再计算先验信噪比.改进后的阈值函数具有连续性,增加了小波系数的平滑度,实现了信噪比的平滑.与传统软、硬阈值函数算法相比,文中算法具有更高的信噪比,能较好地抑制噪声,有效提高语音清晰度.

基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

存在轴承故障时,风电机组齿轮箱振动信号的幅度与频率都会发生明显改变,通过信号变化行为的测量能够判定出具体的轴承故障等级。为实现对轴承故障的准确判定,设计基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障等级判定方法。通过获取轴承振动波的IMF分量,并完善维纳滤波算法,在此基础上,处理故障数据,实现基于维纳滤波的轴承故障特征提取。定义轴承故障特征的伪四阶矩,通过求解特征角度的方式,确定故障等级基准的判定范围,完成基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障等级判定方法的设计。实验结果表明,利用上述方法,能够根据幅度和频率的变化行为,判定风电机组齿轮箱轴承的故障等级,符合实际应用需求。

基于循环维纳滤波器的声学成像优化方法

针对混响环境中背景噪声干扰导致循环平稳源重建精度不高的问题,基于循环维纳滤波器,结合贝叶斯近场声全息技术,提出了一种声学成像优化方法。通过麦克风阵列在声源的近场测量由声源辐射信号的声压,利用循环维纳滤波器对测量值进行去噪,从而实现对循环平稳信号的盲提取,再应用贝叶斯近场声全息技术在空间上重建循环平稳源。首先,通过仿真分析,系统地评估了盲信号提取算法的有效性。然后,通过开展声源重建实验,进一步验证了该声学成像优化方法的可行性。

基于DCT和维纳滤波的图像PRNU匿名算法

随着智能手机和社交媒体的普及,图像隐私引起的公共安全问题受到了广泛关注。犯罪分子可利用图像信息来侵犯他人隐私,从而进行恶意跟踪和诈骗勒索等活动。针对该问题,本研究从抑制图像源相机识别能力的角度提出了一种新的光响应非均匀性(photo response non uniformity,PRNU)匿名算法,以降低图像被恶意使用的风险。算法首先对图像进行分块,并将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和维纳滤波相结合,对图像高频分量进行滤波处理。通过实验发现,迭代维纳滤波可以显著提高匿名算法的效率。将算法在MICHE-I数据集和UBIPR虹膜数据集中进行测试,结果表明,算法能够保证图像质量不受显著影响,并且视觉质量因子平均提高3 dB,有效地抑制了图像溯源能力,保留图像生物特征,并达到了较好的匿名效果,保证了大众隐私安全。

基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法

声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳.

融合对抗网络和维纳滤波的无人机图像去模糊方法研究

针对无人机(UAV)测量中出现的运动模糊问题,尝试将DeblurGANv2网络引入到UAV测量模糊图像的恢复任务中,并设计一种自适应指数移动平均损失函数(Adaptive Exponential Moving Average Loss Function, AEMALF),又将维纳滤波后的图像存在振铃效应进行高频抑制并通过色彩映射等方法恢复原图像部分细节,建立了模拟仿真的UAV测量运动模糊图像数据集。提出了一种改进的对抗网络DeblurGANv2算法和配合维纳滤波预处理的图像去模糊方法。实验结果表明,相较于同类算法,所提算法更能充分挖掘图像多尺度特征,恢复的图像平均峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)和平均结构相似性(Structural Similarity, SSIM)均有显著提高。

一种自适应维纳滤波器在γ能谱降噪中的应用

面向便携式γ能谱探测仪开发了一种基于自适应维纳滤波器的降噪算法,相较于五点三阶滤波和重心法为代表的传统γ能谱降噪算法,该算法采用局部估计的方差值作为局部细节的度量方式实现了降噪算法的自适应调节。经仿真信号与实测数据验证,基于自适应维纳滤波器的降噪算法相较于五点三阶滤波和重心法,在保留γ能谱特征信息的前提下具有运行速度快、降噪效果好且不失真的优势,在便携式γ能谱探测仪的能谱降噪处理中具有一定的应用潜力。

基于CCA和多通道循环维纳滤波的滚动轴承故障源分析

针对低信噪比下循环维纳滤波方法在滚动轴承故障源分析中失效的问题,提出一种基于规范相关分析(canonical correlation analysis, CCA)的多通道循环维纳滤波轴承故障源分析方法。首先利用CCA准则结合轴承单一故障的特征频率,提出了故障特征盲提取的共轭梯度优化算法;然后将现有单通道循环维纳滤波器推广到多通道循环维纳滤波,并将CCA盲提取得到的故障特征信号作为多通道循环维纳滤波的期望信号,从而恢复故障源信号;最后通过包络谱分析实现故障源识别;提出的方法利用盲信号提取技术从实际观测信号中获得循环维纳滤波所需的期望信号,避免了期望信号的人工合成方法过分依赖轴承参数和信号采样参数的问题;此外,提出的方法在故障源信号恢复过程中充分利用了所有通道信息,克服了单通道循环维纳滤波方法故障源信号恢复效果对高信噪比的严苛要求。仿真和试验结果表明,提出的方法极大地提高了滚动轴承故障源分析的可靠性。

基于维纳滤波的体育运动视频模糊图像复原方法

为解决由噪声、拍摄目标与摄像机间相对运动导致的视频成像质量下降的问题,提出一种基于维纳滤波的体育运动视频模糊图像复原方法。图像复原过程即为图像退化的逆过程,在复原前通过噪声及模糊图像构建退化模型。使用拉格朗日乘数法构建退化模型复原约束条件,计算维纳滤波函数中运动图像的模糊角度和模糊尺度,完成图像复原全过程。实验表明在不同的相对运动速度下,所提方法能够有效地去除模糊图像梯度效应,使图像中没有较明显的模糊点,能够基本满足体育运动对视频图像清晰度的要求。

降低多通道维纳滤波语音增强方法计算复杂度的新策略

提出三种改进的多通道维纳滤波算法。其中,每帧信号相邻多个频点共用一个相同线性滤波向量。跟传统算法比,所提出的三种算法有较低的计算复杂度。实验结果表明,以三种经典的客观评价为标准,所提出的三种算法在一些情形下比传统的多通道维纳滤波算法具有更好的去噪性能。

维纳滤波器在燃烧噪声分离中的应用

目前分离内燃机燃烧噪声常用的方法主要有传递函数法、多元线性回归法,这两种方法均将内燃机的总噪声分为燃烧噪声和机械噪声两部分,并且假设实验获得的倒拖噪声为机械噪声,以此达到分离燃烧噪声的目的。然而上述两种方法所得到的燃烧噪声中还包含活塞敲击所形成的间接燃烧噪声。本研究测取了某汽油机转速为4500 r/min和2000 r/min转速下多个负荷工况的总噪声、缸压和振动数据,并利用-15~85℃A ATDC的时间窗对测量信号进行了截取,基于倒拖法将机械噪声分离。利用缸压信号和燃烧噪声信号构建了维纳滤波器对燃烧噪声进行了滤波,实现了直接燃烧噪声和间接燃烧噪声的分离。计算结果表明该汽油机活塞敲击产生的间接燃烧噪声主要集中于500~8000 Hz的频率段。

基于改进维纳滤波的自适应电力线通信降噪方法

针对电力载波通信过程中被传输信号受因负荷波动变化导致产生的噪声,且负荷噪声占比明显,进而影响通信质量的情况,文章提出一种基于改进维纳滤波的自适应电力通信降噪方法。该方法首先根据负荷波动规律,利用维纳滤波最小均方误差准则,求取最佳线性滤波器参数,即滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小;再利用上一时间序列得到的信号,求取此刻滤波器得到信号梯度;最后将梯度值作为维纳滤波的阈值,作为下一期望信号的百分比,从而得到误差最小的真实信号。实验结果表明:文章改进滤波算法得到的信号准确率相对原始信号平均提高了28.3%。

基于自适应非线性维纳过程的剩余寿命预测

作为预测与健康管理的核心技术,准确的剩余寿命预测对于提高系统的安全性与可靠性具有重要意义。在实际工程应用中,同类产品的不同个体之间通常存在差异,其退化路径并不相同。这就导致通过同类产品历史数据所学习到的模型或参数并不能准确拟合新设备的退化过程。为解决这一问题,基于非线性维纳退化模型提出了一种自适应寿命预测方法。建立同时考虑个体不确定性与测量不确定性的自适应非线性维纳退化模型,并通过卡尔曼滤波、期望最大算法与Rauch-Tung-Striebel平滑减弱维纳过程的马尔科夫性,实现参数的在线更新。通过时间-空间变换推导出对应剩余寿命分布概率密度函数的解析表达式。仿真退化数据与C-MAPSS退化数据集被用于实验验证,实验结果表示,所提出的自适应非线性维纳退化模型能够在线更新模型参数,提高预测精度。

基于维纳滤波的OFDM信号峰值处理方法

针对正交频分复用信号包络波动过大,导致信号传输过程中频谱扩散和非线性失真,文章提出基于维纳维纳滤波器的正交频分复用系统滤波方法。该方法首先分析了正交频分复用的包络波动和误比特率特性,然后采用维纳滤波对正交频分复用的立方度量进行抑制。仿真结果表明,该方法能够灵活抑制信号包络大小和误比特率,可满足系统对于信号质量的要求。

基于隐含非线性维纳退化过程的剩余寿命预测

准确的剩余寿命预测有助于提高系统的可靠性安全性,并降低系统全生命周期的经济成本。工程应用中,由于不确定测量的影响,随机退化系统的非线性退化特征一般处于隐含状态。针对现有隐含尺度变换非线性维纳退化过程主要应用于退化建模和寿命分布估计的问题,提出一种针对隐含尺度变换非线性维纳退化过程的剩余寿命预测方法。建立同时考虑测量误差和尺度变换非线性维纳过程的退化模型,并通过Kalman滤波方法根据设备现场退化数据进行参数在线更新。推导出考虑模型参数在线更新的剩余寿命概率密度函数和累积分布函数解析表达式。基于历史退化数据,提出一种针对隐含尺度变换非线性维纳退化过程模型未知参数的极大似然无偏估计方法。通过仿真退化数据和实际涡扇发动机数据进行实验验证。实验结果表明:同时考虑测量不确定性和非线性退化特征的剩余寿命预测方法具有更高的预测精度。

含有间隙的Wiener系统的非光滑卡尔曼滤波的状态估计

由于间隙具有记忆和多值映射的非光滑非线性特性,使得含有噪声的Wiener系统的状态估计变得比较复杂。本文在传统卡尔曼滤波的基础上进行改进,得到一种新的带有切换函数的非光滑卡尔曼滤波器来解决Wiener系统在工作时的噪声干扰问题。在输入信号以及所有参数都相同的条件下,分别用传统的卡尔曼滤波器和带有切换函数的非光滑卡尔曼滤波器对含有噪声的Wiener系统进行状态估计。仿真结果表明,传统的卡尔曼滤波器由于没有考虑间隙的特性,对系统状态估计误差要大于带有切换函数的卡尔曼滤波器对系统状态估计的误差值。因此,非光滑的卡尔曼滤波器对含有噪声的Wiener系统状态估计具有更为准确的效果。

基于小波变换和维纳滤波的CAN通信信号滤波方法

为有效解决控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)通信信号中存在噪声等问题,通过分析小波变换和维纳滤波的优点,提出一种基于小波变换和维纳滤波的通信信号滤波方法。该方法以小波变换阈值法去噪为基础,对通信信号的低频小波系数进行滤波和维纳处理,并利用经过处理的低频小波系数重构去噪后的通信信号,从而实现对通信信号的精准滤波。通过仿真实验,证明该方法不仅能有效抑制噪声,还能降低通信信号的信息损失,提高信噪比。

基于小波变换的Wiener滤波方法在农产品图像去噪中的应用

农产品图像的去噪是农产品图像处理中最基本、最重要的工作之一。为了更有效地去除农产品图像中的噪声。受二维离散Wiener滤波器计算方法的启发,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波方法。该方法采用小波变换和Wiener滤波相结合的方法,具有稀疏性、多分辨率、去相关性、选基灵活性和在MSE意义上对图像进行最优估计的优点。该方法首先对含噪农产品图像ano做第一次小波变换得到低频图像a1和水平、垂直和对角三方向的高频图像hd1、vd1及dd1;其次对低频图像a1做Wiener滤波得到a1w,再对3个高频图像分别做Wiener滤波并合成得到g1w;接着对低频的a1w和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像“a1w+g1w”。同时,考虑到噪声主要在高频部分,所以直接把低频的a1和高频g1w做小波逆变换,得到滤波图像“a1+g1w”。这是对含噪图像ano做第1次小波变换的情况,其第2次、第3次及第4次变换的情况与此类似。这样可以得到许多滤波图像,然后根据图像信噪比PSNR和视觉效果,最终确定去噪效果最好的农产品图像。该方法应用于红枣、小麦杂草等农产品图像的去噪中,结果PSNR为158.23(视觉效果清晰),好于邻域平均法(PSNR为154.14)、中值滤波法(PSNR为155.82)、数学形态学(PSNR为154.07,视觉效果偏黑)、高斯滤波法(PSNR为153.79,视觉效果太黑)、直接维纳去噪(PSNR为154.14)和小波去噪(PSNR为158.18)等多种方法。试验结果表明,基于小波变换的Wiener滤波方法应用于农产品图像去噪具有信噪比高、视觉效果好等优点;基于小波变换的Wiener滤波方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。

一种新的自适应维纳滤波方法

针对经典维纳滤波器存在的不足,提出一种新的自适应维纳滤波器.该滤波器能够根据不同的图像特性在给定的多个模板之间自适应地选择模板,使得滤波效果更加理想;并且相对于传统的维纳滤波方法,可以较完整地保存图像的轮廓信息.试验结果表明,新的自适应维纳滤波方法在主观和客观性能方面比传统的维纳滤波方法均有较大的改善.

基于自然伽马测井信号的维纳滤波法求取泥质含量

泥质含量是定性、定量评价储层属性的一个重要参数.研究经济、适用、高精度的储层泥质含量求取方法,对储层的评价、预测含油气远景和计算储层油气储量意义明确.提出了测井自然伽马求取泥质含量的新原理,认为测井自然伽马信号是地层自然伽马真值通过一个系统的卷积滤波输出.利用测井自然伽马信号和提取的自然伽马真值子波,采用维纳滤波法求取测井系统逆因子函数,根据逆因子函数,用自然伽马测井信号做卷积直接计算泥质含量.本研究在中国西北某油气勘探区有岩心分析资料的K13井进行了试验,求取的泥质含量精度比测井常规解释方法大幅提高,在同一勘探区K11、S44、S4等井试验性应用,效果良好.