小波分析在电力信号消噪中的应用

本文简述了小波分析的基本原理和方法，在Matlab语言的基础上，对小波分析在电力信号消噪中的应用进行了探讨。     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

应用小波分析研究信号消噪

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时，频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现象。用Daubechies小皮分别对信号本身的奇异性，噪声的奇异性进行分析，结果表明，二者具有较大的不同。因而，将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

基于小波分析的呼吸信号消噪方法研究

为搭建呼吸信号采集平台,利用小波分析对流量传感器采集的呼吸信号进行了滤波处理. 实验中,讨论了小波基函数、分解层数以及阈值准则对小波消噪效果的影响,并得到了分析信号的最优小波基函数和最优分解层数. 基于组件对象模型(COM)技术,运用VC++和Matlab联合编程,形成可脱离Matlab环境运行的可执行文件. 仿真结果表明,信号采集平台成功实现了呼吸信号的采集与消噪,并取得了较好的效果.     

小波分析在信号消噪中的应用浅析

本文简述了小波分析的基本原理和方法，在Matlab语言的基础上，对小波分析在信号消噪中的应用进行了探讨。     

基于小波分析的信号消噪法

采用一种基于非线性阈值决策的小波去噪法，并就阈值的选取进行了说明，然后进行了理论分析和计算机仿真实验，取得了较满意的结果。     

基于小波神经网络的振动信号消噪

论文在介绍小波神经网络结构和算法的基础上,给出对振动信号消噪的实例。文中采用正交的Shannon小波函数作为小波元,进行数字仿真信号消噪实验和实测信号消噪实验,实验结果表明用小波神经网络对振动信号进行消噪是一种有效的方法。     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂，但其分析手段更为灵活，具有更为精确的局部分析能力，对图像消噪是其一个最基本的应用．本文先讨论小波包的分解过程及算法，然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理．     

基于多小波分析的图像消噪方法

针对传统小波消噪效果的局限性,多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.分析了多小波方法的原理,并将多小波算法用于图像消噪中,研究结果表明,多小波对图像信号的先验知识要求较低,在抑制噪声干扰的同时,能够保留更完整的有用信号.     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂,但其分析手段更为灵活,具有更为精确的局部分析能力.对图像消噪是其一个最基本的应用.本文先讨论小波包的分解过程及算法,然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理.     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

信号的小波阈值法消噪及其在LabVIEW中的实现

介绍了基于小波变换的阈值消噪法,借助Lab VIEW平台,通过仿真试验,对软阈值和硬阈值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了比较,证明了小波阈值法消噪的有效性。     

基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析

在小波变换的基础上。分析了硬阈值和软阈值去噪方法的不足。提出了一种新的基于小渡分解和小波重构的阈值去噪方法——软硬阈值折衷方法。谊方法将小波系数经过软硬阈值折衷法处理后。可以改善小波系数在阈值处的连续性，使重构信号不会振荡，又使变换后的重构信号与实际信号误差最小。通过仿真验证，该算法可以获得很好的去噪效果，消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析

基于小波理论,针对典型旋转往复式机械--汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性. 该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障.     

加速度信号小波降噪的改进算法

目的:人体运动产生的加速度信号在采集过程中经常会混入各种噪声和干扰,这给后续的研究带来了困难,因此对采集得到的加速度信号进行降噪处理是后期运动功能评价的前提和基础。方法:为了更好地分离有用信号和噪声干扰,根据小波阈值降噪的原理和小波高频系数方差的分布,针对小波分解层数的确定、阈值估计和阈值函数的选择3个方面提出了改进的算法。结论:实验结果证明,改进的算法能够很好地抑制噪声对加速度信号的干扰,提高了评估的准确度,达到了预计的效果。     

基于小波阈值的瑞雷波信号去噪研究

瑞雷波信号的采集与处理是瑞雷波勘探技术的基础,为了使获得的信号具有较高的信噪比,基于小波分析的多分辨率特性,及有用信号和噪声的小波系数在小波分解尺度上有不同的特征和性质,进行了瑞雷波信号去噪的研究.介绍了小波阈值去噪原理和实施步骤,设计了三种方案,基于matlab进行了仿真实验,实验证明了小波阈值去噪的效果明显优于重复采样、多次叠加的去噪效果.最后提出了瑞雷波信号处理技术的进一步研究方向.     

基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法（ＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＰＤＡ）．即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法（ＩＧＲＭ）及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。