题名 基于S变换谱阈值去噪的冲击特征提取方法
被引量：11
1
作者
郭远晶 魏燕定 周晓军 唐昉
机构
浙江大学现代制造工程研究所
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第21期44-50,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51275453)
文摘
提纯旋转机械设备故障振动信号中的冲击特征,可以有效地实现相关故障的诊断。利用S变换适合于处理冲击特征信号的特点,提出基于S变换谱阈值去噪的冲击特征提取方法。先将信号进行S变换,得到其时频谱。考虑到此S变换谱为一复数矩阵,故而根据谱系数的模值大小进行阈值去噪。去噪过程中分别采用了基本的硬阈值函数和软阈值函数。对于最优阈值的估计,以所提出的改进风险函数为评价标准,利用步长迭代算法在零到系数最大模值的区间内获取。最后将去噪后的时频谱进行S逆变换,重构得到时域冲击特征。仿真信号与滚动轴承故障振动信号的处理结果表明,利用所获取的最优阈值,S变换谱阈值去噪方法能够从噪声混合信号中提取出冲击特征,从而实现相关故障的诊断。
关键词
故障诊断 冲击特征 S变换 步长迭代算法 改进风险函数 最优 阈值 估计 阈值 去噪
Keywords
fault dignosis impact feature S-transformation step iterative algorithm modified risk function optimal threshold estimation threshold denoising
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
题名 OM-LSA和小波阈值去噪结合的语音增强
被引量：3
2
作者
刘凤增 李国辉 李博
机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院 国防科学技术大学信息系统工程重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2011年第6期547-552,共6页
基金
国家自然科学基金No.60902093~~
文摘
针对OM-LSA(optimally modified log-spectral amplitude estimator)算法产生的残留噪声,提出了一种结合OM-LSA和小波阈值去噪的语音增强算法。首先,进行语音对数幅度谱估计;然后,估计残留噪声,利用带噪语音第一级小波系数和语音不存在时的增益函数进行估计,解决了常规方法对增强后语音噪声估计不准确的问题;最后,在小波域利用软阈值法对语音信号进行阈值处理。实验结果表明,提出的算法有效地去除了OM-LSA算法中的残余噪声,在分段信噪比(segmental signal-to-noise ratio,SegSNR)和对数谱失真(log-spectral distortion,LSD)等指标评价上有较大的提高。
关键词
小波阈值 去噪 残留噪声 最优 改进对数谱幅度估计 (OM—LSA)语音增强
Keywords
wavelet thresholding residual noise optimally modified log-spectral amplitude estimator（OM-LSA） speech enhancement
分类号
TN912-35
[电子电信—通信与信息系统]
题名 样本熵改进小波包阈值去噪的轴承故障诊断
被引量：15
3
作者
杨洪涛
机构
山东交通职业学院车辆工程系
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2020年第1期79-82,88,共5页
文摘
为了准确诊断出轴承故障,提出了样本熵改进小波包阈值去噪算法的轴承故障诊断方法。分析了样本熵与噪声大小、数据长度、信号固有特征的关系,得出了样本熵可以很好表征噪声大小、与数据长度、信号固有特征相关性极小的结论。使用样本熵从三个方面改进了小波包阈值去噪算法:提出了自适应阈值函数,使阈值函数随噪声分布情况进行自适应调整;以噪声信号样本熵值最大为依据,提出了最优阈值估计方法,使阈值随噪声大小自适应调整;以相邻分解层数的样本熵均值差值为依据,提出了分解层数确定方法。将样本熵改进小波包阈值去噪算法应用于轴承故障信号去噪中,去噪信号功率谱中轴承转动频率及倍频、外圈故障特征频率及倍频、两者的调制频率显露明显,能够明确判处出轴承为外圈故障,体现了极好的去噪效果。
关键词
轴承故障诊断 样本熵 小波包阈值 去噪算法 自适应阈值 函数 最优 阈值 估计
Keywords
bearing fault diagnosis sample entropy wavelet packet threshold de-noise adaptive threshold function optimal threshold estimation
分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
题名 甲基戊酸的甲基位置对其香气强度的影响
被引量：4
4
作者
刘玉平 尹德才 李宁 孙宝国 陈海涛
机构
北京工商大学化学与环境工程学院 陕西科技大学化学与化工学院
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第20期325-328,共4页
基金
北京市优秀人才培养资助项目(20081D0500300127)
文摘
采用3点选配法(3-AFC)并结合最优估计阈值(BET)法对这甲基戊酸的3种同分异构体——2-甲基戊酸、3-甲基戊酸和4-甲基戊酸阈值进行计算,得到3种香料的阈值分别为63.49、0.886、0.713mg/kg。同时,使用电子鼻对3种化合物的香气强度进行比较,在10、100、1000mg/kg的溶液,3种化合物的香气强度由强到弱的顺序为4-甲基戊酸>3-甲基戊酸>2-甲基戊酸,这与3种化合物的阈值测试情况吻合。结论:甲基位置对甲基戊酸的香气强度有影响,随着甲基与羧基距离的增加,甲基戊酸的香气强度逐渐增强。
关键词
甲基戊酸 香气强度 阈值 3点选配法检验(3-AFC) 最优 估计 阈值 (bet )
Keywords
methylvaleric acid aroma intensity threshold three alternative forced-choice test （3-AFC test） best estimated threshold
分类号
TS207.3
[轻工技术与工程—食品科学]
题名 基于STFT时频谱系数收缩的信号降噪方法
被引量：12
5
作者
郭远晶 魏燕定 周晓军
机构
浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1090-1096,1201,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275453)
文摘
针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。
关键词
故障诊断 信号降噪 短时Fourier变换 步长迭代算法 改进风险函数 最优 阈值 估计 谱系数收缩
Keywords
fault diagnosis signal denoising short-time Fourier transform（STFT） step iterative algorithm modified risk function optimal threshold estimation spectrum coefficients shrinkage
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
题名 基于直方图灰度归类的快速背景建模方法
被引量：2
6
作者
孙剑芬
机构
南京师范大学泰州学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2015年第6期15-19,共5页
基金
国家自然科学基金(61104213) 江苏省自然科学基金(BK2011146)
文摘
针对传统核密度估计背景建模在检测精度和计算消耗上的不足,提出了一种基于直方图灰度归类的快速背景建模算法。首先根据序列图像像素灰度的相似性原理对背景进行直方图灰度归类,将邻近像素空间相关性转化为灰度直方图概率分布的关系,获得的直方图灰度与稳定背景相减剔除背景样本中的显著运动信息,减小了参与密度估计的样本数。然后根据背景分布特性选择最优窗宽,引入背景直方图概率进行加权高斯核密度估计,并通过自适应阈值实现运动目标的准确检测。同时,采用直方图背景更新,有效克服了光照变化对背景重建的影响。实验结果表明,该算法在检测精度和实时性处理方面都得到了很大提高。
关键词
加权核密度估计 背景直方图 最优 窗宽自适应阈值
Keywords
weighted kernel density estimation background histogram optimal bandwidth adaptive threshold
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法
被引量：7
7
作者
刘佩 贾建 陈莉 安影
机构
西北大学信息科学与技术学院 西北大学数学学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第11期260-266,共7页
基金
西北大学紫藤国际合作计划项目(389040008)资助
文摘
为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重叠组稀疏的全变分算法分别平均提高了4.36 dB,0.85 dB,0.78 dB和0.48 dB,结构相似性指数也有不同程度的提高,有效地保留了更多的图像细节。实验结果证明,所提算法在视觉性能和评价指标方面均优于对比算法。
关键词
快速自适应二维经验模态分解 正态逆高斯模型 贝叶斯最大后验概率估计 理论 最优 线性插值阈值 图像去噪
Keywords
Fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition Normal inverse Gaussian model Bayesian maximum posterior probability estimation theory OLI-Shrink threshold value Image de-noising
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
