基于字典学习和稀疏编码的振动信号去噪技术

摘要

针对现有机械振动信号去噪算法需要一定先验知识的问题,提出了一种基于字典学习和稀疏编码的自适应去噪滤波方法.根据信号的本质特性,应用在线字典学习方法对原始数据进行学习和训练,寻求数据驱动的最优字典空间.引入正交匹配追踪算法,确定原始信号在最优字典空间上的稀疏表示.基于稀疏编码和优化字典,重构原始信号,实现信号去噪.仿真和试验结果表明,相对于现有去噪方法,基于字典学习和稀疏编码的方法自适应能力强,去噪效果好.