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EWT-SSA联合降噪及其在滚刀振动信号分析中的应用
1
作者
骆春林
刘其洪
李伟光
《中国测试》
CAS
北大核心
2022年第8期109-116,共8页
针对滚刀振动信号中包含大量噪声,特征难以提取的问题,提出一种经验小波变换(EWT)和奇异谱分析(SSA)联合处理的降噪方法。该方法通过对原信号进行EWT分解得到若干个经验模态分量,应用斯皮尔曼系数将经验模态分量分为信号主导分量和噪声...
针对滚刀振动信号中包含大量噪声,特征难以提取的问题,提出一种经验小波变换(EWT)和奇异谱分析(SSA)联合处理的降噪方法。该方法通过对原信号进行EWT分解得到若干个经验模态分量,应用斯皮尔曼系数将经验模态分量分为信号主导分量和噪声主导分量。通过对噪声主导分量利用SSA方法进一步分解,根据奇异值大小筛选出包含信号特征的分量,解决噪声主导分量中信号特征不易提取问题,最后与信号主导分量进行重构,达到信号降噪目的。分别在仿真信号和滚刀振动信号上进行EWT-SSA联合降噪实验,并与经典小波软阈值降噪和EEMD相关系数降噪进行效果对比,实验结果表明该方法在保留原始信号特征的前提下有效去除噪声分量,降噪效果明显优于经典小波软阈值降噪和EEMD相关系数降噪,其可行性和有效性得到验证。
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关键词
滚刀振动信号
经验小波变换
奇异谱分析
斯皮尔曼系数
降噪
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职称材料
题名
EWT-SSA联合降噪及其在滚刀振动信号分析中的应用
1
作者
骆春林
刘其洪
李伟光
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2022年第8期109-116,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51875216)
广东省重点领域研发计划(2019B090918003)
+1 种基金
广东省自然科学基金项目(2017A050501004)
广东省自然资源厅项目(2020030)。
文摘
针对滚刀振动信号中包含大量噪声,特征难以提取的问题,提出一种经验小波变换(EWT)和奇异谱分析(SSA)联合处理的降噪方法。该方法通过对原信号进行EWT分解得到若干个经验模态分量,应用斯皮尔曼系数将经验模态分量分为信号主导分量和噪声主导分量。通过对噪声主导分量利用SSA方法进一步分解,根据奇异值大小筛选出包含信号特征的分量,解决噪声主导分量中信号特征不易提取问题,最后与信号主导分量进行重构,达到信号降噪目的。分别在仿真信号和滚刀振动信号上进行EWT-SSA联合降噪实验,并与经典小波软阈值降噪和EEMD相关系数降噪进行效果对比,实验结果表明该方法在保留原始信号特征的前提下有效去除噪声分量,降噪效果明显优于经典小波软阈值降噪和EEMD相关系数降噪,其可行性和有效性得到验证。
关键词
滚刀振动信号
经验小波变换
奇异谱分析
斯皮尔曼系数
降噪
Keywords
hob vibration signal
empirical wavelet transform
singular spectrum analysis
Spearman coefficient
denoising
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EWT-SSA联合降噪及其在滚刀振动信号分析中的应用
骆春林
刘其洪
李伟光
《中国测试》
CAS
北大核心
2022
0
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