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Reduction of ultrasonic echo noise based on improved wavelet threshold de-noising algorithm for friction welding
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作者 尹欣 张臻 王旻 《China Welding》 EI CAS 2010年第3期61-65,共5页
In the ultrasonic detection of defects in friction welded joints, it is difficult to exactly detect some weak bonding defects because of the noise pollution. This paper proposed an improved threshold function based on... In the ultrasonic detection of defects in friction welded joints, it is difficult to exactly detect some weak bonding defects because of the noise pollution. This paper proposed an improved threshold function based on the multi-resolution analysis wavelet threshold de-noising method which was put forward by Donoho and Johnstone, and applied this method in the de-noising of the defective signals. This threshold function overcomes the discontinuous shortcoming of the hard-threshold function and the disadvantage of soft threshold function which causes an invariable deviation between the estimated wavelet coeffwients and the decomposed wavelet coefficients. The improved threshold function is of simple expression and convenient for calculation. The actual test results of defect noise signal show that this improved method can get less mean square error ( MSE ) and higher signal-to-noise ratio of reconstructed signals than those calculated from hard threshold and soft threshold methods. The improved threshold function has excellent de-noising effect. 展开更多
关键词 wavelet threshold friction welding DE-NOISING improved algorithm
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The improved ICA algorithm and its application in the seismic data denoising 被引量:6
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作者 秦飞龙 刘剑 YAN Wen-yong 《Journal of Chongqing University》 CAS 2018年第4期162-170,共9页
The field seismic data is disturbed by the interferential information, which has low signal to noise ratio (SNR). That is disadvantage for seismic data interpretation. So it is important to remove the noise of seismic... The field seismic data is disturbed by the interferential information, which has low signal to noise ratio (SNR). That is disadvantage for seismic data interpretation. So it is important to remove the noise of seismic data. Independent component analysis (ICA) can remove most of the noise interference. However, ICA has some defects in noise reduction, because it needs some conditions that seismic data is independent reciprocally for denoising. To solve these defects, this paper proposes an improved ICA algorithm to noise reduction. Through simulation experiments, it can be obtained that the best decomposition levels of the new algorithm is 3. At last, the proposed improved ICA is applied to deal with the actual seismic data. The results show that it can effectively eliminate most of seismic noise such as random noise, linear interference, surface waves, and so on. The improved ICA is not only easy to denoising, but also has excellent mathematical theoretical properties. 展开更多
关键词 SEISMIC data improved ICA wavelet transform DENOISING
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Improved TQWT for marine moving target detection 被引量:6
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作者 PAN Meiyan SUN Jun +4 位作者 YANG Yuhao LI Dasheng XIE Sudao WANG Shengli CHEN Jianjun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第3期470-481,共12页
Under the conditions of strong sea clutter and complex moving targets,it is extremely difficult to detect moving targets in the maritime surface.This paper proposes a new algorithm named improved tunable Q-factor wave... Under the conditions of strong sea clutter and complex moving targets,it is extremely difficult to detect moving targets in the maritime surface.This paper proposes a new algorithm named improved tunable Q-factor wavelet transform(TQWT)for moving target detection.Firstly,this paper establishes a moving target model and sparsely compensates the Doppler migration of the moving target in the fractional Fourier transform(FRFT)domain.Then,TQWT is adopted to decompose the signal based on the discrimination between the sea clutter and the target’s oscillation characteristics,using the basis pursuit denoising(BPDN)algorithm to get the wavelet coefficients.Furthermore,an energy selection method based on the optimal distribution of sub-bands energy is proposed to sparse the coefficients and reconstruct the target.Finally,experiments on the Council for Scientific and Industrial Research(CSIR)dataset indicate the performance of the proposed method and provide the basis for subsequent target detection. 展开更多
关键词 marine moving target detection improved tunable Q-factor wavelet transform(TQWT) fractional Fourier transform(FRFT) basis pursuit denoising(BPDN)
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Research and Implementation for License Plate Recognition Based on Improved Projection Algorithm 被引量:1
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作者 LI Xiu-juan Yimamu' aishan.Abudoulikemu 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2013年第2期53-56,75,共5页
This paper analyzes and dissertates the discrete wavelet transform and improved projection algorithm in four kernel stages (image preprocessing, license plate localization, character segmentation, license plate recog... This paper analyzes and dissertates the discrete wavelet transform and improved projection algorithm in four kernel stages (image preprocessing, license plate localization, character segmentation, license plate recognition, i.e.) of license plate recognition system in detail. At last, it gives some conclusions and suggestions on future research. 展开更多
关键词 license plate recognition wavelet transform improved projection algorithm
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基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法
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作者 童耀南 杨海涛 +2 位作者 曹志奇 崔建山 刘智 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期332-341,共10页
针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度... 针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。 展开更多
关键词 改进小波阈值函数 全尺度Retinex 红外图像增强 图像融合
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考虑风电不确定性的电气综合能源系统混合尺度调控
6
作者 谭阳红 惠玲利 +2 位作者 杨勃 郭潇潇 罗琼辉 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期22-32,共11页
为改善电-气互联综合能源系统中风电出力不确定性和多能传输差异对调控过程的影响,提出了基于改进小波融合算法的混合尺度调控方法.首先采用区间数学的方法,对系统中风电功率不确定性进行表示并给出风电处理策略.其次,考虑到不同能源传... 为改善电-气互联综合能源系统中风电出力不确定性和多能传输差异对调控过程的影响,提出了基于改进小波融合算法的混合尺度调控方法.首先采用区间数学的方法,对系统中风电功率不确定性进行表示并给出风电处理策略.其次,考虑到不同能源传输特性的差异,提出了改进的小波融合算法,即先对电力网络中传感器信号数据进行多个不同小波基的多尺度分解,再对天然气系统信号数据中使用相同小波基分解的信号在混合尺度上实施加权数据融合,进行不同小波基的逆变换后得到融合信号.最后基于所搭建仿真模型,对比分析了不同调控方法的调控效果.结果表明本文所提方法的调控结果优于DMPC(分布式模型预测控制)滚动优化调控结果,且在改善了系统运行经济性的同时也提高了系统稳定性. 展开更多
关键词 综合能源系统 混合尺度调控模型 改进小波融合算法 风电不确定性
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基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究
7
作者 王彦快 米根锁 +2 位作者 孔得盛 杨建刚 张玉 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-90,共10页
针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障... 针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 故障诊断 改进麻雀搜索算法-支持向量机 Circle混沌映射 自适应t分布 小波包能量熵 多维尺度缩放法
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基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究
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作者 李新春 曾仕豪 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期268-276,共9页
针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利... 针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。 展开更多
关键词 超宽带雷达 人体动作识别 小波阈值滤波 改进粒子群算法
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基于活动性检测动态估计噪声的心音降噪算法
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作者 许春冬 辛鹏丽 +3 位作者 闵源 应冬文 周静 李海兵 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期236-243,共8页
针对基于小波分解和最优改进对数幅度谱估计的心音降噪算法存在噪声残留和心音失真的问题,提出一种基于心音活动性检测(HSAD)动态估计噪声的心音降噪算法。通过设计的HSAD判断当前心音帧是否为基础心音帧(FHS),根据判断结果分别采用改... 针对基于小波分解和最优改进对数幅度谱估计的心音降噪算法存在噪声残留和心音失真的问题,提出一种基于心音活动性检测(HSAD)动态估计噪声的心音降噪算法。通过设计的HSAD判断当前心音帧是否为基础心音帧(FHS),根据判断结果分别采用改进最小值控制递归平均(IMCRA)算法和递归平滑算法对噪声功率进行动态估计与更新,采用非因果先验信噪比,实现心音信号的降噪。实验结果表明,提出算法能更好在提升降噪性能的同时,降低FHS的失真。 展开更多
关键词 心音降噪 小波分解 心音活动性检测 改进的最小值控制递归平均 递归平滑 噪声功率估计 非因果先验信噪比
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经验小波变换和改进S变换结合的电能质量检测与识别方法
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作者 李宁 王茹月 朱龙辉 《电气传动》 2024年第5期26-33,72,共9页
为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率... 为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数,另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题,引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息,最后,基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量,利用基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%,且能够准确识别4种实测扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量 扰动检测识别 经验小波变换 快速多分辨率S变换 改进粒子群优化 支持向量机
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基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测 被引量:1
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作者 孙国良 伊力哈木·亚尔买买提 +3 位作者 张宽 吐松江·卡日 李振恩 邸强 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期126-134,145,共10页
为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风... 为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多
关键词 风电功率预测 数据清洗 小波变换 改进自适应遗传算法 神经网络
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基于能量阈值的双参数阈值函数在生理信号降噪中的应用
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作者 赵薇 卓智海 张月霞 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1264-1272,共9页
针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提... 针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提高自适应性和弱信号的保真度;采用一种改进的可调节的双参数阈值函数对小波系数进行处理,在小波系数压缩程度可控的同时可以自由调节阈值函数的变化趋势。实验结果表明:改进的小波阈值去噪算法相较于两种传统去噪算法(经验模态分解算法和滤波器算法)以及12种传统小波阈值和阈值函数组合算法,在信噪比、均方根百分比和均方根误差上都具有明显的优势,并且在实测生理信号中取得了最小的平均相对误差和最小的波动性。 展开更多
关键词 小波变换 能量梯度阈值 改进阈值函数 生理信号 去噪
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机器人锅炉冷态空气动力场测量系统开发
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作者 寇梦楠 刘海玉 +2 位作者 牛俊天 金燕 吴杨 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期284-291,300,共9页
针对锅炉冷态空气动力场试验自动化程度低、操作危险性大的问题,开发了机器人锅炉冷态空气动力场试验测量系统。系统下位机采用STM32芯片作为主控芯片,控制爬壁机器人的运动以及与上位机的信息交换,同时引入混沌线性惯性权重对粒子群优... 针对锅炉冷态空气动力场试验自动化程度低、操作危险性大的问题,开发了机器人锅炉冷态空气动力场试验测量系统。系统下位机采用STM32芯片作为主控芯片,控制爬壁机器人的运动以及与上位机的信息交换,同时引入混沌线性惯性权重对粒子群优化模糊PID算法进行优化,并将改进后的算法作为机器人运动路径的控制策略,对于机械臂的控制引入D-H法。上位机为LabVIEW搭建的操作平台,通过嵌入双树复小波变换去噪算法,对采集到的风速信号进行降噪处理。结果表明:所提出的系统各个模块均可正常且稳定运行,与人工测试的误差保持在±10%,能够满足锅炉冷态试验的要求。 展开更多
关键词 锅炉 机器人 STM32 LabVIEW 改进粒子群优化模糊PID D-H法 双树复小波变换
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基于改进小波阈值—CEEMDAN的变压器局部放电超声波信号白噪声抑制方法
14
作者 周晶 罗日成 黄军 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期163-171,共9页
为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEE... 为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的变压器局部放电超声波信号去噪方法。首先,通过对放电信号进行CEEMDAN分解得到一系列由高频到低频的本征模函数IMF(intrinsic mode function);然后,利用多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)算法计算各阶IMF分量的排列熵PE(permutation entropy),根据各IMF的排列熵值确定信号的去噪阈值与有效阈值。对高于去噪阈值的IMF分量采用改进小波阈值法进行去噪处理,对低于有效阈值的IMF分量视为基线漂移进行剔除。最后,通过重构去噪分量与剩余分量来获得去噪后的超声波信号。仿真和实验结果均表明,文中所提出的去噪算法大大提高了信号的信噪比,并保留了原始超声波信号中的有效信息,对提高后续利用超声波信号进行局部放电模式识别及定位的精确性具有重要意义。 展开更多
关键词 局部放电 超声波信号去噪 改进小波阈值 多尺度排列熵 CEEMDAN
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联合ISVD和小波变换的声波全波列测井时频特征研究
15
作者 胡永 高强 +4 位作者 杨凡凡 周丽洁 姜东廷 姚晓勇 向旻 《能源与环保》 2024年第4期107-111,117,共6页
声波全波列测井动力学特征的研究通常包括时间域方法和频率域方法,但是2种方法均将时间和频率特征割裂开来。为了改善这一问题,拟探索声波全波列测井时频特征。首先改进奇异值分解,将声波全波列测井信号按照能量高低分解为主信号和次信... 声波全波列测井动力学特征的研究通常包括时间域方法和频率域方法,但是2种方法均将时间和频率特征割裂开来。为了改善这一问题,拟探索声波全波列测井时频特征。首先改进奇异值分解,将声波全波列测井信号按照能量高低分解为主信号和次信号,继而利用小波变换,得到各信号分量的时频分布。结果表明,相比致密性地层,裂缝性地层,纵波、横波和斯通利波的时间均有延迟;纵波和横波的主频出现下降;纵波、横波、斯通利波及伪瑞利波幅度均有不同程度的衰减,其中,斯通利波衰减程度最大。 展开更多
关键词 声波全波列测井 改进奇异值分解 小波变换 时频分布
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基于EWT-FE分析联合改进SVM算法的GIS局部放电诊断方法
16
作者 王利猛 王硕 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期371-381,共11页
为提高气体绝缘组合电器(Gas insulated switchgear,GIS)局部放电类型诊断的精度,提出了一种基于EWT-FE结合IHPO-SVM算法的GIS局部放电诊断方法。为深度挖掘局部放电信号内部特征,利用经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)结... 为提高气体绝缘组合电器(Gas insulated switchgear,GIS)局部放电类型诊断的精度,提出了一种基于EWT-FE结合IHPO-SVM算法的GIS局部放电诊断方法。为深度挖掘局部放电信号内部特征,利用经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)结合模糊熵(Fuzzy entropy,FE)算法对信号进行分解,并提取有效特征量;为提高支持向量机(Support vector machine,SVM)算法自适应能力与分类识别精度,提出利用经过余弦衰减计算方法以及指数下降函数改进的猎人猎物优化(Improved hunter-prey optimizer,IHPO)算法对SVM算法参数进行优化选取;搭建GIS局部放电试验模型,建立基于EWT-FE信号分析结合IHPO-SVM的局部放电识别模型,对所提算法有效性进行验证。试验结果表明,所提算法GIS局部放电类型诊断精度均大于95%,优于传统诊断算法。 展开更多
关键词 局部放电 气体绝缘组合电器 经验小波变换 模糊熵 改进猎人猎物优化算法 支持向量机算法
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基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型
17
作者 沈延安 杨克泉 陈强 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期168-175,共8页
针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值... 针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 动力系统 PSO 小波神经网络 故障诊断
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基于改进小波阈值的自行火炮信号降噪方法研究
18
作者 刘子昌 白永生 贾希胜 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2024年第1期1-9,22,共10页
为有效滤除自行火炮柴油发动机振动信号中的噪声,提出基于改进小波阈值的振动信号降噪方法。运用改进的自适应噪声完备集成经验模态分解处理原始振动信号得到各个本征模态函数分量,通过多尺度排列熵检测分量的随机性,筛选出需要降噪的分... 为有效滤除自行火炮柴油发动机振动信号中的噪声,提出基于改进小波阈值的振动信号降噪方法。运用改进的自适应噪声完备集成经验模态分解处理原始振动信号得到各个本征模态函数分量,通过多尺度排列熵检测分量的随机性,筛选出需要降噪的分量,使用改进的小波阈值降噪方法对筛选出的分量降噪,重构降噪后的分量与无需降噪的分量,获得所需的振动信号。同时,针对人工选取多尺度排列熵中各参数对计算结果影响较大的问题,提出一种改进麻雀搜索算法对多尺度排列熵中各参数进行寻优。分别通过仿真信号和实验室实测数据验证所提方法的可行性和有效性,结果表明:与小波阈值降噪、多小波相邻系数降噪和ICEEMDAN-MPE-小波阈值降噪方法相比,所提方法应用于仿真信号时信噪比分别提升5.989 4 dB、6.078 7 dB和1.565 3 dB;应用于实验室实测数据时,降噪误差比分别降低22.143 3、6.834 9和0.722 7,为自行火炮振动信号降噪提供一种新的思路。 展开更多
关键词 自行火炮 降噪 改进小波阈值 改进麻雀搜索算法
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基于改进小波分析的电弧故障高频信号识别
19
作者 陈磊 高迪雅 《电子设计工程》 2024年第6期122-126,共5页
电力故障监测范围较广,电弧故障高频信号识别准确率不高,因此引入改进小波分析技术,设计电弧故障高频信号识别方法。按照故障类型将电弧故障分为串行电弧、并行电弧、接地电弧。检验电弧高频信号的正则性,确定平方函数的连续小波变换结... 电力故障监测范围较广,电弧故障高频信号识别准确率不高,因此引入改进小波分析技术,设计电弧故障高频信号识别方法。按照故障类型将电弧故障分为串行电弧、并行电弧、接地电弧。检验电弧高频信号的正则性,确定平方函数的连续小波变换结果,通过离散化处理分析故障特征。根据特征提取结果利用小波模极大值理论完成信号降噪处理,采用分级保留识别故障波形,通过电路信号分析实现故障高频信号识别。实验结果表明,该方法对时刻突变点故障识别准确率高达99.99%,对连续间断点故障识别准确率高达99.2%,故障信号识别效果好。 展开更多
关键词 改进小波分析 电弧故障 故障信号 高频信号 信号识别
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基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断
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作者 吴振雄 王林军 +2 位作者 邹腾枭 陈梦华 陈保家 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第1期92-98,共7页
针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,... 针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力. 展开更多
关键词 改进经验小波变换 多点最优最小熵解卷积 快速谱相关 峭度 互相关
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