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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法 被引量:1
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作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法 被引量:1
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作者 黄静 欧余韬 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期55-59,共5页
增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过... 增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过小波分解得到图像的高频参数和低频参数,分别通过双边滤波算法、软阈值方法和直方图对图像的低频参数和高频参数进行增强,采用小波重构对增强后的图像高频参数和低频参数进行重构,得到增强后的无人机航拍图像。通过实验验证,该方法能够实现一种效果较好的图像增强,在原始图像基础上,通过文中方法增强原始亮度8.14%、对比度提高了37.90%以及清晰度增加了31.01%,使得图像的整体质量得到了显著提升,为后续的图像分析、处理提供了更加准确、丰富的信息。 展开更多
关键词 无人机航拍 低照度图像增强 高斯滤波 小波分解与重构 双边滤波算法 软阈值方法
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基于小波去噪与同态滤波的带钢缺陷图像增强
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作者 李恒 崔莹 +1 位作者 赵磊 刘辉 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期369-376,共8页
【目的】钢铁工业作为我国经济发展的支柱产业之一,在整个制造业中具有无可取代的地位。热轧带钢具有包容覆盖能力强、便于加工、节省材料等优点,是生产其他钢产品的主要原材料,提高带钢产品的表面质量是提高钢铁产品质量的重要环节。... 【目的】钢铁工业作为我国经济发展的支柱产业之一,在整个制造业中具有无可取代的地位。热轧带钢具有包容覆盖能力强、便于加工、节省材料等优点,是生产其他钢产品的主要原材料,提高带钢产品的表面质量是提高钢铁产品质量的重要环节。由于受到生产、加工、拍摄等多种因素的影响,原始带钢表面缺陷图像亮度不均匀、缺陷区域与非缺陷区域对比度较低,导致缺陷信息不够清晰、不便于检测。针对上述问题提出了一种基于小波去噪与改进同态滤波相结合的带钢表面缺陷图像增强算法。【方法】算法采用二级小波变换将原始图像分解为低频分量和高频分量。低频分量包含原图的主要信息,对低频分量进行增强处理以提升图像的整体效果。分别采用改进的同态滤波算法以及限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法对低频分量进行增强,在均衡图像亮度的同时提高了整体对比度,并将上述两种算法处理后的低频图像基于适当的权重进行图像融合,得到增强后的低频分量。而高频分量包含图像的细节信息以及噪声,对高频分量使用了改进的阈值函数提升去噪效果,并较好地保留了边缘细节。将处理后的低频分量和高频分量通过小波重构得到最终的增强图像。【结果】通过主观视觉评价和客观评价指标对算法处理结果进行多组对比分析,与其他算法结果相比,经本文算法增强后的各类带钢表面缺陷图像亮度均明显提升,且整体亮度保持均衡,同时提高了对比度,图像的纹理细节和缺陷信息也更加明显。采用通用指标均方误差(mean square error,MSE)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和图像信息熵(image entropy,IE)对算法进行评估,综合分析各参数可知,本文算法对提高对比度、降低噪声效果较为显著,同时保留了更多的细节信息,失真度较小。【结论】实验结果表明,本文算法有效改善了带钢表面缺陷图像亮度不均匀的问题,在提高了整体对比度的同时提升了去噪效果,使缺陷信息和边缘细节得到显著增强,并且适用于多种类型的带钢表面缺陷检测。 展开更多
关键词 小波变换 同态滤波 阈值去噪 图像增强 带钢 表面缺陷 对比度自适应直方图均衡化 小波重构
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基于逐次变分模态分解和小波阈值的车载雷达抗干扰方法
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作者 李家强 刘浩波 +2 位作者 汪星宇 姚昌华 陈金立 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第4期375-386,共12页
车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全,针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition,SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algorit... 车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全,针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition,SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algorithm,PSA)对SVMD的最大正则化参数进行优化选择,然后利用SVMD将受扰雷达信号分解为一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。接着对每个IMF依次进行小波阈值化处理以滤除各模态中的干扰,最后将各模态叠加完成信号重构,获得干扰抑制后的毫米波雷达信号。本文在PSA中加入陷阱避免算子以增加探索范围和避免局部最优,在小波阈值处理中改进了硬阈值函数以解决函数连续性差的问题。多目标场景下的仿真实验和实测实验结果表明,该方法干扰抑制效果显著,能够提高雷达的检测性能。 展开更多
关键词 毫米波雷达 逐次变分模态分解 PID搜索算法 小波阈值
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基于EMD小波降噪的螺杆泵共振转速识别方法
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作者 赵海洋 张宇 +2 位作者 张晓娟 袁瑜 张晨曦 《石油机械》 北大核心 2025年第5期102-109,共8页
螺杆泵抽油杆共振现象可导致驱动装置承载能力下降、油管与油池密封性降低、抽油杆偏磨断裂等事故,已成为影响安全生产运行的主要因素。在生产过程中可通过控制抽油杆工作转速以避免共振现象。而理论共振转速受实际工况影响存在计算结... 螺杆泵抽油杆共振现象可导致驱动装置承载能力下降、油管与油池密封性降低、抽油杆偏磨断裂等事故,已成为影响安全生产运行的主要因素。在生产过程中可通过控制抽油杆工作转速以避免共振现象。而理论共振转速受实际工况影响存在计算结果偏差问题。为此,提出了一种基于振动信号特征提取的螺杆泵共振转速识别方法。开展地面直驱螺杆泵共振转速振动测试,建立变转速工况振动信号数据集,通过引入评价方法——标准分数(Z-score),优选峭度因子作为共振转速特征识别指标,并在此基础上提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)小波的振动信号降噪方法,实现对螺杆泵共振状态特征信息的有效提取,从而提高抽油杆实际共振转速识别精度。研究结果可为螺杆泵的安全稳定运行提供技术支撑。 展开更多
关键词 地面直驱螺杆泵 共振转速 经验模态分解 软阈值小波降噪 特征提取
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基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法
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作者 刘乐 陈旭明 +5 位作者 康小宁 马晓伟 李诗闯 赵勃扬 李昕盈 刘鑫 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期86-94,共9页
现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法... 现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法对故障反行波数据进行降噪预处理。通过VMD算法提取蕴含故障距离信息的高频本征模态函数。利用Hilbert变换获得第5层本征模态函数的瞬时能量谱,并通过瞬时能量谱的最大值实现对线路两端反行波波头的标定,得到行波抵达保护测量点的精确时间,从而结合线路两端行波波速度预测故障距离。在PSCAD/EMTDC与RTDS仿真平台中搭建双端与三端典型深远海风电并网模型进行大量测试,结果表明,所提测距方法不受故障电阻、故障类型的影响,在不同采样频率、近端故障、强噪声干扰与实时仿真环境下,均能实现精准的故障定位,具有一定工程应用价值。 展开更多
关键词 深远海风电 行波故障测距 小波自适应阈值降噪 变分模态分解 HILBERT变换 瞬时能量谱
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基于IDBO-TVFEMD与改进小波阈值函数的滚动轴承复合故障诊断方法
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作者 别锋锋 张雨婷 +4 位作者 李倩倩 丁学平 彭光成 戴雨萱 张瀚阳 《机械强度》 北大核心 2025年第10期51-62,共12页
针对滚动轴承故障的振动信号在强噪声背景下容易受到干扰不易提取的情况,提出了一种基于改进的蜣螂优化器(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)算法-时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtered Empirical Mode Decomposition,TVFEMD... 针对滚动轴承故障的振动信号在强噪声背景下容易受到干扰不易提取的情况,提出了一种基于改进的蜣螂优化器(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)算法-时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtered Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)与新型小波阈值函数去噪相结合的故障诊断方法。首先,运用IDBO对TVFEMD中B样条阶数和带宽阈值ξ进行迭代寻优,得出最佳参数组合,然后,对原始信号进行TVFEMD,得到各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,通过相关系数准则去除其中的无关分量,重构新信号。随后,运用改进的小波阈值函数对新信号进行二次去噪处理。最后,对处理完的信号进行包络谱分析,提取其故障特征频率。通过仿真模拟信号与故障模拟试验分析研究,实现IDBOTVFEMD与改进小波阈值函数相结合的故障诊断方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、完全集合经验模态分解去噪(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)方法的对比,研究结果表明,提出的算法模型具备更好的诊断效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 时变滤波经验模态分解 蜣螂优化器算法 小波阈值函数
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融合小波去噪与VMD-NTEO的输电线路故障定位
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作者 周军 曲振国 战紫昂 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
为解决输电线路故障行波波头在噪声背景下检测困难的问题,提出一种融合小波去噪与变分模态分解结合改进Teager能量算子的行波波头检测新方法。首先,将含噪行波信号经所提的新小波阈值函数进行去噪处理,有效提高输出信号的信噪比;然后,... 为解决输电线路故障行波波头在噪声背景下检测困难的问题,提出一种融合小波去噪与变分模态分解结合改进Teager能量算子的行波波头检测新方法。首先,将含噪行波信号经所提的新小波阈值函数进行去噪处理,有效提高输出信号的信噪比;然后,对输出信号进行变分模态自适应分解,选择最能反映行波波头特征的高频模态分量,并利用改进Teager能量算子对高频模态分量波头进行标定;最后,根据输电线路各档距内导线水平长度和实际长度之间的比例关系,推导出一种不受波速影响的双端行波测距公式,利用该测距公式计算故障距离。仿真结果表明,所提波头检测方法在噪声背景下具有良好的检测效果,能够保证定位结果相对误差维持在0.1%以内。 展开更多
关键词 小波阈值函数 变分模态分解 改进Teager能量算子 行波波速 故障定位
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Mechanical response identification of local interconnections in board- level packaging structures under projectile penetration using Bayesian regularization
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作者 Xu Long Yuntao Hu Irfan Ali 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第7期79-95,共17页
Modern warfare demands weapons capable of penetrating substantial structures,which presents sig-nificant challenges to the reliability of the electronic devices that are crucial to the weapon's perfor-mance.Due to... Modern warfare demands weapons capable of penetrating substantial structures,which presents sig-nificant challenges to the reliability of the electronic devices that are crucial to the weapon's perfor-mance.Due to miniaturization of electronic components,it is challenging to directly measure or numerically predict the mechanical response of small-sized critical interconnections in board-level packaging structures to ensure the mechanical reliability of electronic devices in projectiles under harsh working conditions.To address this issue,an indirect measurement method using the Bayesian regularization-based load identification was proposed in this study based on finite element(FE)pre-dictions to estimate the load applied on critical interconnections of board-level packaging structures during the process of projectile penetration.For predicting the high-strain-rate penetration process,an FE model was established with elasto-plastic constitutive models of the representative packaging ma-terials(that is,solder material and epoxy molding compound)in which material constitutive parameters were calibrated against the experimental results by using the split-Hopkinson pressure bar.As the impact-induced dynamic bending of the printed circuit board resulted in an alternating tensile-compressive loading on the solder joints during penetration,the corner solder joints in the edge re-gions experience the highest S11 and strain,making them more prone to failure.Based on FE predictions at different structural scales,an improved Bayesian method based on augmented Tikhonov regulariza-tion was theoretically proposed to address the issues of ill-posed matrix inversion and noise sensitivity in the load identification at the critical solder joints.By incorporating a wavelet thresholding technique,the method resolves the problem of poor load identification accuracy at high noise levels.The proposed method achieves satisfactorily small relative errors and high correlation coefficients in identifying the mechanical response of local interconnections in board-level packaging structures,while significantly balancing the smoothness of response curves with the accuracy of peak identification.At medium and low noise levels,the relative error is less than 6%,while it is less than 10%at high noise levels.The proposed method provides an effective indirect approach for the boundary conditions of localized solder joints during the projectile penetration process,and its philosophy can be readily extended to other scenarios of multiscale analysis for highly nonlinear materials and structures under extreme loading conditions. 展开更多
关键词 Board-level packaging structure High strain-rate constitutive model Load identification Bayesian regularization wavelet thresholding method
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改进的VMD-WT微震信号联合去噪方法 被引量:1
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作者 熊璐伟 李庶林 +4 位作者 杨明辉 陈兰英 卢贤锥 郑宗槟 陈志超 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期188-197,共10页
外部环境噪声信号的存在,影响着微震监测系统对岩体破裂灾害的预警效果。针对微震信号具有非线性、随机性强、非稳定的特点与传统VMD、WT算法中在去噪处理时存在一定局限性的问题,提出了一种改进的VMDWT联合去噪方法。首先,使用GSWOA算... 外部环境噪声信号的存在,影响着微震监测系统对岩体破裂灾害的预警效果。针对微震信号具有非线性、随机性强、非稳定的特点与传统VMD、WT算法中在去噪处理时存在一定局限性的问题,提出了一种改进的VMDWT联合去噪方法。首先,使用GSWOA算法对VMD中的分解个数及惩罚因子进行参数寻优,将优化后的参数代入VMD算法中将含噪信号分解为若干个IMF分量;其次,使用MI法对IMF分量进行分类,将有效分量保留并重构信号;最后,使用GSWOA算法对改进阈值函数的WT算法进行参数寻优,实现对含噪信号的二次去噪。对构建的仿真信号进行去噪处理,验证了改进后的联合去噪方法的可行性与优越性;并进一步将此方法应用于实测微震信号的去噪处理中,并以信噪比、均方根误差、平方绝对误差作为去噪效果评价指标,结果表明,与单一的EMD、WT、VMD去噪算法及EMD-SVD、VMD-SVD联合去噪算法相比,改进的VMD-WT去噪方法能在保留原有信号信息的基础上,更好地去除微震信号中的噪声干扰,为后续利用微震监测系统对岩体破裂灾害进行预警奠定基础。 展开更多
关键词 微震信号 变分模态分解 小波阈值 联合去噪 互信息
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基于改进小波阈值和优化VMD算法的语音增强方法 被引量:1
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作者 张礼艳 刘增力 彭艺 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期608-621,共14页
针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根... 针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根据模态分量与原信号的相关系数和中心频率,消除高频噪声分量,保留接近原信号的模态分量作为纯语音,其他模态分量作为带噪语音,进行小波阈值处理;最后,重构纯语音和处理后的噪声模态分量,得到增强的语音信号.结果表明:该方法比单一方法具有更优的语音增强效果;优化的变分模态分解算法和改进的阈值与阈值函数实现了比传统方法更好的增强效果,适用于各种噪声环境,有效提升了语音信号的质量和可懂度. 展开更多
关键词 语音增强 麻雀搜索算法 变分模态分解 小波阈值 相关系数
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基于FOX-VMD联合小波阈值去噪的短期光伏功率预测研究 被引量:1
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作者 郭文凯 王果 +2 位作者 闵永智 苏鹏飞 刘昕玥 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期260-270,共11页
针对光伏功率数据中的噪声干扰、蕴含信息难以提取以及预测模型误差较大等问题,提出一种优化数据处理以及预测误差修正的多阶段短期光伏功率预测模型。首先,采用组合赋权法计算气象特征相关性,利用赤狐优化算法(FOX)优化变分模态分解方... 针对光伏功率数据中的噪声干扰、蕴含信息难以提取以及预测模型误差较大等问题,提出一种优化数据处理以及预测误差修正的多阶段短期光伏功率预测模型。首先,采用组合赋权法计算气象特征相关性,利用赤狐优化算法(FOX)优化变分模态分解方法(VMD)参数,结合最优小波阈值方法(WT)进行数据预处理;其次,对每个固有模态函数(IMF)分量构建双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,叠加重构得到初步预测结果;最后,建立误差修正模型,修正初步预测结果,获得最终预测值。算例分析表明,实验数据测试集的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)值分别为5.21 kW、3.01 kW和0.01%,相比原始BiLSTM模型降低81.01%、82.80%和88.89%,证明所提模型可有效提取信息,减少噪声干扰,降低预测误差。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 模态分解 小波阈值去噪 多阶段预测模型
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基于多元变分模态分解与改进小波阈值的矿用电缆局放去噪方法 被引量:1
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作者 曹继元 王彦文 +4 位作者 陈鹏 周暄 朱伟雄 张一赫 王乐 《煤炭学报》 北大核心 2025年第4期2293-2309,共17页
矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态... 矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态分解与改进小波阈值的局放去噪方法。首先,以最小平均包络熵作为适应度函数,采用麻雀搜索算法实现多元变分模态分解模态数和惩罚因子的自动寻优,从而以分解出最大确定性程度的局放特征信号为目标,准确分解局放含噪信号。其次,计算各本征模态函数的峭度值,区分局放主导分量与噪声主导分量,利用维纳滤波可通过局部方差自适应调节滤波效果的特性,准确提取局放主导分量中的局放特征信号,通过3σ准则归类局放特征信号为粗大误差,反向抑制噪声主导分量中的高斯白噪声与窄带干扰信号,将局放主导分量与噪声主导分量进行重构得到局放重构信号。最后,构建指数衰减型小波阈值函数,该阈值函数在克服硬阈值函数的不连续性与软阈值函数的恒定偏差的基础上,能够快速逼近硬阈值函数,利用新型改进小波阈值算法对局放重构信号进行去噪,得到局放去噪信号。将该方法与常见的几种方法进行比较,结果表明,该方法对仿真局放信号与实测局放信号均具有较好的降噪效果,且算法运行效率表现良好。 展开更多
关键词 局放去噪 多元变分模态分解 小波阈值 峭度 麻雀搜索算法
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基于CEEMDAN-WTD-DBO的轴承振动信号降噪方法 被引量:1
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作者 吴云飞 龙江 +1 位作者 魏友 曾信凌 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期91-98,共8页
针对高噪声环境下难以提取轴承故障频率特征的问题,提出一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值降噪(WTD)和蜣螂优化算法(DBO)的方法。使用CEEMDAN将信号分解成多个固有模态函数(IMFs),并根据综合评价指标对IMFs信号进行选取... 针对高噪声环境下难以提取轴承故障频率特征的问题,提出一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值降噪(WTD)和蜣螂优化算法(DBO)的方法。使用CEEMDAN将信号分解成多个固有模态函数(IMFs),并根据综合评价指标对IMFs信号进行选取;随后使用WTD对选取的信号进行降噪处理,使用DBO对改进的阈值函数的参数进行自适应选取,在有效减小噪声水平后进行信号重组。将重组信号进行包络谱分析,得出所提方法能有效地对信号进行降噪与故障特征提取。将该方法应用于滚动轴承的仿真信号和实际轴承数据,结果表明,基于参数优化的CEEMDAN-WTD-DBO方法相较于传统的单一降噪方法,在减少随机噪声与提取故障特征频率能力方面表现更出色。 展开更多
关键词 滚动轴承 振动信号 小波阈值降噪 模态分解 蜣螂优化算法 包络谱 故障特征提取
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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法 被引量:1
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作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页
为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法
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基于ICEEMDAN-改进小波阈值法的爆破振动信号消噪分析
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作者 张文涛 汪海波 +3 位作者 高朋飞 王梦想 程兵 宗琦 《工程爆破》 北大核心 2025年第2期157-168,共12页
为了更好地消除噪声成分对爆破振动信号的影响,构建了ICEEMDAN算法联合改进小波阈值法的消噪方法。首先使用ICEEMDAN算法对实测信号分解得到一系列IMF分量,然后通过互相关分析、频谱分析和交叉小波相干分析确定高频噪声分量、含噪分量... 为了更好地消除噪声成分对爆破振动信号的影响,构建了ICEEMDAN算法联合改进小波阈值法的消噪方法。首先使用ICEEMDAN算法对实测信号分解得到一系列IMF分量,然后通过互相关分析、频谱分析和交叉小波相干分析确定高频噪声分量、含噪分量、趋势项分量,利用改进的小波阈值法提取含噪分量中的真实信息,剔除噪声成分后将剩余分量相加重构信号。通过信号重构前后的波形、三维时频谱对消噪效果进行评价,并采用信噪比、均方根误差等指标对6种消噪方法的降噪效果进行对比。结果表明:ICEEMDAN-改进小波阈值法能在保存爆破振动信号真实信息的前提下精准消除噪声成分;与其他5种方法相比,该方法消噪重构后信号的信噪比最高、均方根误差最小,分别为28.73 dB、0.0022,在时域和频域均表现出较好的消噪能力。 展开更多
关键词 爆破振动信号 消噪 ICEEMDAN 小波阈值法
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自适应Bandelet框架及其在图像去噪中的应用 被引量:5
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作者 龙奕 尹忠科 +1 位作者 王建英 李恒建 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期69-71,78,共4页
在Bandelet变换中噪声影响了对图像实际几何方向的寻找。针对这一问题,提出了一种自适应Bandelet框架——根据图像去噪这一应用目标,重新修定建立四叉树结构和确定图像几何方向的若干规则,从而计算出较为精确的图像几何方向,并且实现了... 在Bandelet变换中噪声影响了对图像实际几何方向的寻找。针对这一问题,提出了一种自适应Bandelet框架——根据图像去噪这一应用目标,重新修定建立四叉树结构和确定图像几何方向的若干规则,从而计算出较为精确的图像几何方向,并且实现了基于自适应Bandelet框架的去噪算法。实验表明同传统的小波子带多阈值去噪法相比,该算法不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且更好地保留了图像的细节特征。 展开更多
关键词 自适应Bandelet框架 四叉树 几何方向 小波阈值法
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采用改进Transformer模型的滚动轴承声振信号故障诊断方法 被引量:2
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作者 施杰 张威 +2 位作者 李志 陈立畅 杨琳琳 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期105-116,共12页
现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同... 现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同时适用于振动与声学信号的智能诊断方法。首先,该方法采用改进淘金热优化算法和包络熵适应度函数来优化变分模态分解,实现变分模态分解中本征模态分量个数k和惩罚因子α自适应确定,再以平均峭度准则筛选变分模态分解分解后的本征模态分量,并使用改进的小波阈值去噪进行二次降噪和重构,以凸显声振信号中的故障特征。然后,在Transformer模型的基础上引入深度残差收缩网络,构建局部特征提取层,提高模型的局部特征提取能力;同时,设计了一种多尺度线性注意力机制来替换Transformer中的多头自注意力,降低模型计算复杂度,增强模型对长距离依赖的捕捉能力。最后,在自建的滚动轴承声振数据集上进行验证,实验结果表明,该方法在自建滚动轴承数据集上表现优异,对声学信号的诊断精度可达到90%,对振动信号的诊断精度达到了99.77%,均优于ResNet18、DRSN、VIT、MCSwin_T、WDCNN。 展开更多
关键词 滚动轴承声振信号 变分模态分解 小波阈值去噪 Transformer 智能故障诊断
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用于电磁超声检测信号的联合降噪方法
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作者 杨斌 易朋兴 郝峥旭 《应用声学》 北大核心 2025年第2期519-528,共10页
为自适应地滤除电磁超声检测信号中的低频偏置与高频噪声,降低噪声对后续信号特征分析的影响,提出了一种将变分模态分解与改进阈值的小波变换相结合的二级框架降噪算法。该方法首先使用变分模态分解对信号进行分解并使用评价系数选择合... 为自适应地滤除电磁超声检测信号中的低频偏置与高频噪声,降低噪声对后续信号特征分析的影响,提出了一种将变分模态分解与改进阈值的小波变换相结合的二级框架降噪算法。该方法首先使用变分模态分解对信号进行分解并使用评价系数选择合适的模态函数分量对信号进行重构,之后使用改进阈值的小波变换法进行二次滤波。通过对不同噪声水平的仿真信号进行降噪处理,验证了该方法的优越性,在实际缺陷检测信号的降噪处理中也表现出了优异的性能。因此,该方法能够用于电磁超声检测信号的降噪。 展开更多
关键词 电磁超声信号 变分模态分解 小波降噪 阈值函数
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基于ISGMD-WT的矿井声发射信号去噪方法
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作者 甘元平 黄超 +2 位作者 苗鲁振 高丙朋 程志登 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期128-138,共11页
地音监测技术作为探测矿井安全状况的重要手段正受到越来越多的关注,为了实现对矿井声发射信号的去噪,针对辛几何模态分解(SGMD)方法分析结果不确定性问题,提出了一种基于改进的辛几何模态分解(ISGMD)联合小波阈值(WT)的降噪方法。首先... 地音监测技术作为探测矿井安全状况的重要手段正受到越来越多的关注,为了实现对矿井声发射信号的去噪,针对辛几何模态分解(SGMD)方法分析结果不确定性问题,提出了一种基于改进的辛几何模态分解(ISGMD)联合小波阈值(WT)的降噪方法。首先,通过设置能量熵增量和频率互相关系数阈值对SGMD分解的各辛几何模态分量(SGCs)进行筛选,得到信号中的有效成分和噪声成分。利用小波阈值对有效信号模态进行去噪并重构,实现对原始信号的去噪。为了验证该方法的有效性和鲁棒性,利用仿真模拟信号和实测信号对模型进行了实验研究。实验结果表明,该方法的运行耗时较少,信噪比最高为27.2 dB,均方根误差最小为0.039,降噪效果明显优于其他降噪方法。 展开更多
关键词 声发射信号 辛几何模态分解 辛几何分量 小波阈值去噪 信号处理
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