基于Birge-Massart阈值降噪的CIPS信号处理

密间隔电位法(CIPS)对石油天然气钢质输送管道的阴极保护电位分布及阴极保护情况有很好的检测效果,但是受CIPS探杖与土壤接触不良和杂散电流的影响,在干燥的沙土地区和杂散电流严重区域CIPS检测中的通断电电位会受到明显干扰,通过直接采集的数据信号很难判断真实保护电位。基于Birge-Massart策略的阈值小波降噪方法可以有效抑制探杖与土壤接触不良带来的噪声信号,同时更易判断出杂散电流影响区。

VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断

针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用VNCMD对转子故障信号进行分解,根据峭度值及相关系数准则筛选有效信号分量,然后采用Birge-Massart阈值降噪方法对该信号分量进行降噪处理,最后对降噪后的信号进行包络解调,提取出转子故障特征信息。并通过对比经验模态分解(EMD)结合Birge-Massart阈值降噪的方法的实验结果,结果表明:该方法能够有效提升转子系统故障信息提取能力,实现转子系统故障更有效的诊断。

闪电瞬态电场信号波形去噪方法

通过对传统数字滤波和Birge-Massart小波阈值法的比较，对闪电瞬态电场信号进行了去噪研究。构建了双指数衰减脉冲信号并在其上叠加了高斯白噪声信号来仿真闪电瞬态电场实测波形，通过计算去噪前后信号的均方误差和幅值误差，比较了加权平滑滤波、FIR数字低通滤波器和小波阈值法的去噪效果，从处理仿真波形和实测波形结果可以发现，小波阈值去噪方法明显优于另外两种传统滤波方法。通过比较仿真信号由不同小波分解层数去噪结果的均方误差和幅值误差，确定在对闪电电场实测信号的去噪过程中，小波系数分解层数应选5～7。

基于小波分析的故障电弧检测方法

为了对配电系统中常见的故障电弧实现快速可靠诊断,进而采取有效的保护措施,笔者提出一种基于多分辨分析的快速小波变换分析提取故障电弧特征频段的诊断方法,利用基于非参数自适应估计理论的Birge-Massart策略进行阀值求解,结合小波阀值降噪解功能对电弧电流进行降噪处理。根据小波分析适于分析非平稳信号的特点,采用该分析方法检测不同类型负载下电弧电流中的奇异信号。综合实验数据,分析表明该方法能有效地实现对故障电弧的诊断。

采用小波变换奇异值分解方法的局部放电模式识别

为提高电缆模拟缺陷的正确识别率,针对110kV高压XLPE电缆附件出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种电缆中间接头内部典型的绝缘缺陷物理模型,对获取的大量甚高频局部放电信号数据,用离散小波变换的奇异值分解方法进行缺陷类型辨识。该方法首先对单次局部放电信号进行离散小波变换(DWT),得到各尺度小波分解系数,用基于Birge-Massart阈值策略提取各尺度系数的有效极大值,形成极大值的矩阵可以减少冗余数据和噪声的影响,再对小波变换值矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为特征量,最后采用人工神经网络分类器进行模式识别,识别结果表明该方法效果良好。

空空导弹导引头小波降噪参数优选仿真研究

在对空空导弹导引头含噪信号实施小波阈值降噪时,以提高信噪比为规则,优选了降噪参数,并进行了离线降噪处理和实时降噪处理两种模式的仿真实验。在离线降噪模式下,通过对降噪参数的选择优化,从强噪声背景中得到了与实际的视线角速度高度一致的有用信号。在实时降噪模式下,考虑到算法的复杂性要求对降噪参数的限制,有针对性地选取了计算比较简单的降噪参数,降噪后提高信噪比仍能达到5 dB以上。研究表明,利用小波降噪技术能够克服传统导引头降噪技术的固有缺陷,可以为导引头滤波器的设计与实现提供支持。

利用图像处理技术实现聚合物驱微观渗流图像的自动分割

介绍了图像处理技术的基本原理,将图像处理中的迭代阈值法和判别分析法引入了微观渗流图像的分割,实现了渗流图像中剩余油和孔隙的自动分割,在此基础上进一步计算出渗流参数。实例计算验证了该方法的有效性,在分割聚合物微观渗流图像的基础上,能够实现聚合物微观渗流实验结果的定量化,从而为聚合物驱后进一步提高原油采收率研究提供了理论依据。

一维信号小波压缩的能量动态自适应阈值算法

提出了一种基于小波系数能量的动态自适应阈值算法,用离散小波变换对信号进行多尺度分解,依据小波系数在各层的能量分布以及每层小波系数的能量集中度,获取每层小波系数的压缩阈值。通过这种方法,可保留大部分小波系数能量,并兼顾压缩率性能。经仿真验证,本文阈值算法在多种小波和不同的分解尺度上的压缩性能稳定,与Birge-Massart策略阈值和全局阈值比较,在压缩率和保留能量综合性能评价上优于Birge-Massart策略阈值和全局阈值算法。

基于Bandelet变换的参数化阈值函数降噪算法

为去噪的同时最大程度地保留蝗虫切片图像细小的边缘与纹理特征,利用Bandelet变换的多尺度特性和图像的几何特性,提出了基于Bandelet变换的参数化阈值函数的去噪算法。首先采用具有平移不变性的平稳小波对图像进行分解,然后利用Birge-Massart策略估计阈值、最小化Lagrange函数取得最佳几何流方向,并利用最小均方误差(MSE)原则优化四叉树,最后采用自适应Bayesshrink参数化阈值函数对图像进行去噪。实验结果表明,本文算法对图像边缘的稀疏表示效果比较理想,降噪后边缘更加清晰,纹理特征更多。对比其他方法,通过本文算法获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)结果表明,其降噪性能显著提高。说明将基于Bandelet变换的参数化阈值函数算法应用于蝗虫切片图像去噪有效、可行,可为后续研究提供技术支持。

小波变换与偏微分方程的图像去噪算法

针对小波变换出现的边缘模糊、重构图像失真,传统的二阶线性扩散方程计算效率低、易产生阶梯效应等问题,提出基于小波变换与偏微分方程的图像去噪算法。对半软阈值函数进行改进,提出了改进半软阈值与PM结合的模型,以及小波软、硬阈值Birge-Massart策略分别与四阶偏微分方程融合的改进模型。实验结果表明,针对高斯噪声、椒盐噪声和二者混合噪声的人脸图像,所提算法兼具了小波变换和偏微分方程有效区分噪声与边缘的优点,能更加有效地去除噪声,更好地保持图像的细节信息,提高了算法的实用性能。

参数化最大香农熵阈值分割算法

提出了参数化最大香农熵阈值化分割算法。针对基于香农熵的图像阈值化分割算法对许多图像很难获得满意分割结果的不足,基于三角模蕴涵算子研究中常用的分式极限表达式对香农熵阈值化算法进行参数修改,得到了参数型的最大香农熵阈值化分割准则以便改善其分割性能。实验结果表明,本文的参数化修改香农熵阈值法是可行的。

字符图像混合二值化方法研究

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别率。针对几种常用的图像二值化自动选取阈值方法,通过计算机仿真试验比较,提出一种全局阈值法和局部阈值法相结合的新的图像混合阈值二值化方法。

带噪一维图像的增强

利用小波软阈值法对加入一维图像的白色噪音进行除噪。试验表明这种方法既能除去噪音又能很好地保留一维图像的特征,是1种比较理想的方法。

基于小波变换的光纤陀螺降噪预处理技术

为了实现对光纤陀螺输出数据进行降噪,使输出数据能真实反映陀螺数据的目的,提出了一种基于小波变换的光纤陀螺降噪预处理技术。文中研究了小波变换及Birge-Massart算法,设计了基于小波变换的光纤陀螺的降噪预处理方法,利用该方法,对实测的光纤陀螺数据进行仿真试验。试验结果表明:用小波变换进行降噪处理具有良好的效果。

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征,去除无关IMF分量的影响。