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基于CEEMD和排列熵的故障数据小波阈值降噪方法 被引量:59
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作者 周涛涛 朱显明 +1 位作者 彭伟才 刘彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期207-211,共5页
针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵... 针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵来确定含有噪声成分较多的IMF分量,采用小波阈值降噪方法对含有较多噪声成分的IMF分量进行降噪处理,保留这些分量中的有效信息。仿真分析和实例分析表明,基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法效果优于单纯的CEEMD降噪方法和小波阈值降噪方法。 展开更多
关键词 降噪 经验模态分解 互补集合经验模态分解 小波阈值方法 排列熵
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基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究 被引量:85
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作者 王姣 李振春 王德营 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期164-172,共9页
考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法... 考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法,它既保留了EMD处理非平稳信号的优势,又能有效地克服EMD的模态混叠问题;但是,单纯的CEEMD分解去噪会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。将CEEMD分解与小波阈值去噪相结合,对CEEMD去噪要舍弃的含噪声较多的高频固有模态函数(IMF)分量进行小波阈值去噪,以保留这些分量中的有效信息。模型数据和实际地震资料的测试结果表明,无论对于低噪声还是强噪声地震数据,基于CEEMD的小波阈值去噪方法的去噪效果都优于单纯的CEEMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 展开更多
关键词 去噪 非平稳信号 经验模态分解(EMD) 互补集合经验模态分解(CEEMD) 小波阈值方法
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小波域Wiener滤波器信号的去噪方法 被引量:1
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作者 李锵 滕建辅 +1 位作者 李士心 肖志涛 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期334-337,共4页
提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波阈值法的去噪效果.引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡.结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的.
关键词 信号处理 小波 WIENER滤 平移不变小波 伪吉伯斯震荡 小波阈值去噪方法
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测量系统小波与神经网络联合去噪研究 被引量:8
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作者 石立华 陈彬 +1 位作者 周璧华 高成 《计量学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期52-56,共5页
本文将神经网络的非线性阈值单元和训练方法引入小波去噪中 ,提出了一种具有阈值自学习能力的小波与神经网络联合去噪方法。这一方法的去噪阈值能够根据训练信号进行学习 ,有利于针对实际系统寻找较优的去噪阈值 ,适用于对确定系统的测... 本文将神经网络的非线性阈值单元和训练方法引入小波去噪中 ,提出了一种具有阈值自学习能力的小波与神经网络联合去噪方法。这一方法的去噪阈值能够根据训练信号进行学习 ,有利于针对实际系统寻找较优的去噪阈值 ,适用于对确定系统的测量信号进行去噪。文中给出了相应的训练算法并对该方法的有效性进行了检验。 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 测量系统 噪声 信号检测 阈值自学习小波去噪方法
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细砂岩声发射全波形特征及频谱分析 被引量:5
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作者 常新科 吴顺川 +1 位作者 程海勇 傅鑫 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2022年第7期118-125,共8页
针对细砂岩在不同应力下的破坏模式和裂纹扩展规律等问题,采用单轴压缩、定角压剪和巴西劈裂的方式对细砂岩进行加载试验,采集各试样加载过程的声发射全波形,并基于小波阈值去噪方法对原始波形去噪处理后,再采用快速傅里叶变换获得信号... 针对细砂岩在不同应力下的破坏模式和裂纹扩展规律等问题,采用单轴压缩、定角压剪和巴西劈裂的方式对细砂岩进行加载试验,采集各试样加载过程的声发射全波形,并基于小波阈值去噪方法对原始波形去噪处理后,再采用快速傅里叶变换获得信号的频谱特征。通过分析声发射全波形及主频、次主频的演化规律,将信号频率细分为低([10,70]kHz)、中([70,120]kHz)、高([120,180]kHz)3个等级,揭示了岩石的破裂失稳过程。研究结果表明:不同试验方法下的声发射全波形差异较大,波形幅值的变化与岩石损伤的渐进过程密切相关;同等试验方法下的声发射主频、次主频具有自相似性,演化规律较一致,次主频对裂隙发育状态更敏感;低频信号反映了细砂岩破坏时的一种固有属性,与加载方式和试验方法无关,仅中频率信号和高频率的信号对应剪切滑移过程与剪切破坏模式。 展开更多
关键词 细砂岩 裂纹扩展 声发射 小波阈值去噪方法 主频 次主频
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一种有效去除测量噪声的新方法 被引量:1
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作者 刘东辉 孙晓云 +1 位作者 孙会琴 郭立炜 《信号处理》 CSCD 2003年第z1期398-401,共4页
本文利用信号与测量噪声在小波分析中不同尺度上的传播特性,研究了小波技术在涡流无损检测信号除噪中的应用.分析了传统的去除测量噪声的两种小波方法,Mallat多尺度边缘检测方法和阈值方法,针对两种方法的不足,作者提出了一种新方法,结... 本文利用信号与测量噪声在小波分析中不同尺度上的传播特性,研究了小波技术在涡流无损检测信号除噪中的应用.分析了传统的去除测量噪声的两种小波方法,Mallat多尺度边缘检测方法和阈值方法,针对两种方法的不足,作者提出了一种新方法,结果表明,此方法能有效地去除测量噪声. 展开更多
关键词 小波技术 涡流无损检测 除噪 阈值方法
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全息激光投影退化图像相位恢复技术研究
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作者 王盼盼 周康乐 程少校 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第9期152-158,共7页
全息激光投影退化图像包含噪声、光照不均匀等多种因素,为了优化图像质量,提高图像清晰度,提出全息激光投影退化图像相位恢复技术。首先,采用小波阈值方法去除含噪的全息激光投影退化图像中的噪声;其次,结合Retinex算法与高斯低通滤波... 全息激光投影退化图像包含噪声、光照不均匀等多种因素,为了优化图像质量,提高图像清晰度,提出全息激光投影退化图像相位恢复技术。首先,采用小波阈值方法去除含噪的全息激光投影退化图像中的噪声;其次,结合Retinex算法与高斯低通滤波器估计全息激光投影退化图像的入射分量,采用分区的局部色条映射算法结合入射分量增强全息激光投影退化图像;最后,基于卡通-纹理模型的相位恢复方法展开退化图像修复,实现全息激光投影退化图像修复。实验结果表明,所提方法图像具有较好的去噪效果和增强效果,同时,相位恢复精度高于97.0%,SSIM值达到0.9,MSE值低于0.9%,峰值信噪比高于7.14 dB,具有较优的全息激光投影退化图像相位恢复效果。 展开更多
关键词 全息激光投影 相位恢复技术 小波阈值方法 RETINEX算法 卡通-纹理模型
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基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型 被引量:18
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作者 陈烨 高亚静 张建成 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期131-136,共6页
利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机... 利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机、BP神经网络和Elman神经网络分别进行单项预测的结果作为输入向量,经GRNN进行非线性组合预测。采用某风电场的实际风速数据进行预测,结果验证了该预测模型的正确性和有效性。 展开更多
关键词 风电 二维小波阈值去噪方法 离散HOPFIELD 模式识别 广义回归神经网络 非线性组合预测 模型 去噪 支持向量机 神经网络 预测
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基于噪声测试的轴承滚动体划伤故障特征识别 被引量:5
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作者 栾孝驰 沙云东 +1 位作者 张峰旗 那万晓 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第2期15-19,共5页
围绕航空发动机轴承典型故障不易诊断的问题,提出了基于噪声信号的非接触式测量方法。在实验室条件下设计并搭建具有复杂传递路径的轴承故障模拟转子试验台,用线切割的方法加工了轴承滚动体划伤故障,开展了该种故障下不同转速工况的试... 围绕航空发动机轴承典型故障不易诊断的问题,提出了基于噪声信号的非接触式测量方法。在实验室条件下设计并搭建具有复杂传递路径的轴承故障模拟转子试验台,用线切割的方法加工了轴承滚动体划伤故障,开展了该种故障下不同转速工况的试验测试,获取了故障轴承噪声信号及振动信号。对采集到的噪声信号进行频谱分析和小波阈值变换分析,振动信号进行包络谱分析。分析结果表明:基于噪声信号的诊断方法避免了复杂传递路径对信号的衰减作用,可以有效提取轴承滚动体划伤故障信号特征,识别效果明显优于振动信号。这里提出的基于噪声信号诊断的方法为航空发动机轴承故障诊断提供了新手段。 展开更多
关键词 滚动轴承 噪声 故障诊断 小波阈值变换方法 航空发动机
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