小波去噪

摘要： 在气体绝缘组合电气设备(GIS)运行的过程中,需要对GIS的各个物理量进行智能监测,从而来保证GIS的安全运行。其中局部放电积累到一定程度会对设备绝缘造成损害,同时,局放信号易受噪声干扰,会使监测的局放信号产生畸变,对监测设备的准确性带来不良影响。该文针对GIS局部放电脉冲信号易受白噪声干扰的问题,在已有的小波阈值去噪基础上,改进了传统硬阈值去噪的不连续性,克服了软阈值去噪的平滑问题。通过仿真来验证该方法去除现场环境的噪声干扰的有效性,为GIS内部局放信号的去噪方法提供参考。

摘要： 针对现有常规时间序列分析法在地铁沉降预测方面的不足,提出了一种小波去噪与时序分析组合方法。首先利用小波分析方法对实测数据进行去噪处理,然后再运用时序分析法建立合适的时序分析模型,并利用该模型对沉降趋势进行预测。结合济南地铁1号线某地表沉降监测点实测数据,对小波去噪与时序分析组合方法的可行性进行验证。试验结果表明,小波去噪与时序分析组合方法的沉降预测准确性相比于常规时序分析法有明显提高。

摘要： 为了抑制电缆绝缘局部放电检测中存在的白噪声干扰,提出一种基于小波阈值的局部放电特征提取的方法。对含噪信号进行小波分解,在选取最优阈值时,用鲸鱼算法优化阈值选取过程,有效提高了算法的精度与运算速度。为验证去噪效果,利用该方法和传统小波软阈值法对局部放电仿真信号和实测局部放电信号去噪,结果表明:与传统软阈值函数法相比,该方法能更加有效去除白噪声。

摘要： 通过分析温度、风速气压、日照和拉索拉力等因素,建立函数关系模型,结合南京长江五桥钢壳-混凝土索塔变形监测实例,采用基于小波阈值去噪、岭回归、BP神经网络的多算法组合模型,进行不同组合算法的实验,预测索塔监测点的坐标,与全站仪观测的索塔变形数据进行比较,得到小波-岭回归-BP神经网.

摘要： 建立水质模型预测水质变化是保障饮用水安全、人类健康和维持生态平衡的关键.本文提出了基于小波分解去噪和LSTM的双层双向Seq2Seq混合模型(W-Bi2Seq2Seq)来预测水质的变化.使用Daubechies5 (db5)小波将数据集分解为低频序列和高频序列,高频序列作为噪声去除,仅保留低频信号用作所提出模型的输入.选取了烟台市门楼水库的4项水质指标数据(pH、氨氮、电导率和浊度)用于模型的训练,验证和测试.所提出的小波双层双向模型(Bi2)与小波单层单向模型(Uni1)、小波单层双向模型(Bi1)、小波双层单向模型(Uni2)、传统的LSTM模型以及基于小波分解的LSTM模型(W-LSTM),进行比较实验.其实验结果显示,在训练过程中, 4个Seq2Seq模型都具有很好的性能,都能够很好拟合4项水质指标的历史数据集.然而,测试结果表明, Bi2在预测精度和泛化能力方面优于其他5个模型,并且显著提高复杂度较高的水质数据的预测精度.

摘要： 在测量信号数据处理过程中,信号中的噪声是影响数据处理和精度评定的重要因素。本文将小波分析应用于盾构测量数据处理中,从而高效方便地剔除误差,最终得到比原始数据信号更加接近于真值的去噪后信号。最后,结合具体的工程实例,在MATLAB中实现小波去噪算法并处理盾构测量数据,分析其处理效果并与卡尔曼滤波等其他滤波方法进行比较。结果表明,小波去噪算法与卡尔曼滤波等其他滤波方法相比,处理效果较好。

摘要： 针对影响小波去噪质量的各种因素进行分析,确定最佳分解层次,利用软阈值法对GNSS坐标时间序列进行小波去噪,使用信噪比和均方根误差来衡量去噪效果。分析表明,阈值估计准则是小波去噪的关键,不同阈值的去噪结果存在明显差异,利用启发式Stein无偏风险阈值,对水平方向的坐标时间序列可以得到较为理想的去噪效果。

摘要： 在测量工作中由于仪器误差等因素引起的粗差不可避免,针对粗差会导致数据中出现异常值这一问题[1],本文以某一高边坡为研究对象,通过小波分析方法,利用MATLAB软件中的小波工具箱对某一高边坡水平位移监测成果进行异常值的探测。研究结果表明:针对某一高边坡的模拟增加粗差,进一步用小波分析方法对异常值探测,通过原始信号的差分信号可以看到剧烈波动点,有效地完成了对水平位移异常值的探测。

摘要： 种子质量对增产丰收具有十分重要的意义。提出一种基于机器视觉提取单粒棉籽,自动识别破损棉籽的方法。试验用最大类间法自动选择阈值结合膨胀处理和区域属性度量函数提取单粒棉籽图像;基于改进阈值的小波去噪对图像进行增强;通过对多幅单粒棉籽图像的研究找到对破损区域进行阈值分割的最佳阈值,对整个棉籽进行阈值分割的最佳阈值;进而对分割后的图像进行相乘和数学形态学处理等方法得到破损区域特征;最后利用获取连通区域的方法实现破损棉籽的识别并将此方法用Matlab App Designer设计成软件。试验表明,此系统对破损棉籽的平均准确率达到89%。优于软阈值函数、硬阈值函数和软硬阈值折衷函数的平均准确率83.5%、85%和87.5%。

摘要： 通过分析地铁供电系统的组成架构,对呼和浩特地磁台的干扰机理进行分析阐述,总结干扰的基本特征;同时,结合小波变换的方法获得地铁干扰的频带范围及频谱特征,获取时频联合域中能量密度分布。在此基础上采用BD小波分解方法对高频干扰部分进行滤除,达到有效提高地磁观测质量的目的。

摘要： 针对含噪声心电信号在特征提取过程中存在的问题,采用小波去噪进行数据预处理,通过合理选取小波基函数、小波分解层数、阈值等参数,获得去噪后的心电信号.对心电信号进行二维时-频密度函数表征,针对连续小波变换滤波器组获取信号样本的连续小波变换,根据系数获得适配GoogLeNet网络的尺度图.联合运用时频分析和深度卷积神经网络实现心电信号分类.实验结果表明,提出的联合GoogLeNet模型可以实现心电信号的有效分类.

摘要： 随着战争的发展,枪声定位系统在战场上的作用越来越大.作为枪声定位系统的前提条件,枪声信号检测成为了该项目研究的重中之重,目前的检测方法对于背景噪声的要求往往过高.文章中将短时能量和过零率检测方法,应用在枪声信号检测当中,同时增加了持续时间检测和小波去噪.经过对现场采集的不同噪声背景下的数据处理,成功实现了对枪声信号的检测.通过实验证明了该方法能够实现在不同背景噪声条件下的枪声信号检测.

摘要： 本文针对车站内广播设备的检测问题,利用抛物面反射原理进行声波采集,提出一种基于小波去噪的声波检测方法,同时设计了一套综合检测、去噪与分析的声音检测系统,较好解决了故障设备的检测问题.通过对车站内广播设备的检测问题进行了多角度分析,主要考虑到设备特殊的物理位置及周围环境的噪声干扰,然后结合声波传输特点与抛物面反射原理,对问题进行建模;在介绍了所设计的声音检测系统总体框架后,主要针对所收集的含噪信号进行小波去噪处理.最后,通过模拟广播设备运行状态的正常与否,利用小波去噪,将处理后的信号与测试原信号进行对比分析,得到了较为直观的结果.

摘要： 随着国家海洋战略的实施,水声通信技术得到了极高的关注与发展,目前己广泛应用于各类军用、民用领域当中,如无人水下航行器(AUV)的数据与控制指令通信等.由于水下声传播速度只有1500m/s左右,即使接收端与发射端存在很小的运动速度,也会对通信系统造成十分明显的影响.即便收发两端不存在自主运动,水下设备也会受到诸如洋流、潮汐等因素的影响而出现相对速度.这些因素会综合影响通信系统接收端的信号同步与码元同步,降低系统的稳定性.因此,如何降低多普勒频偏对通信系统的影响是水声通信技术发展需要解决的问题. 本文拟在固定阶数离散小波变换的基础上采用小波软闽值去噪方法对接收信号中训练序列估计出的多普勒因子进行优化，使其更贴近真实值，以提高移动水声通信系统在接收端与发射端存在相对运动速度时的性能。

摘要： 小波阈值去噪方法在信号处理领域得到了广泛的应用,由于传统的软硬阈值函数存在一定的缺陷,许多研究者对域值函数进行了改进,并取得了良好的成果,本文介绍了在域值函数研究中主要的三类域值函数改进方法,并在此基础上提出了一种基于三次样条插值的新域值函数方法,经过对不同信噪比的信号进行多次的实验分析结果显示,从整体上来说,新的阈值函数法能在不同信噪比信号去噪中取得较好的效果,得到的信号的信噪比较优,且随着待去噪信号的信号比的提高,去噪优势更加明显,最后,本文还将新阈值函数与其他阈值函数用于脉象信号去噪对比实验,也证明了本文新阈值函数的优越性.

摘要： 大气电场仪作为目前唯一针对云内电荷量进行不间断监测的系统,在雷电的监测和预警方面发挥着重要作用.本文以双指数衰减脉冲信号上叠加高斯白噪声来仿真大气电场信号,并计算去噪前后仿真信号与实测大气电场信号的均方误差,对比分析了不同小波函数、阈值分析方法和小波分解层数的去噪效果.由分析结果可以发现,选用db5或sym5小波,并结合rigrsure阈值分析法的去噪效果较好,并且可自适应确定最优小波分解层数.

摘要： 本文对图像中最为常见的高斯噪声的滤除进行了深入研究.针对传统小波去噪算法的缺陷,本文提出一种改进后的小波去噪算法,同时也单独使用脊波算法去除图像中的高斯噪声,最后将两种算法得到的图像进行融合,实验结果表明,融合图像的去噪效果更佳.

摘要： 为了从信号处理角度提高航空发动机旋转叶片叶尖定时测振系统的精度,采用了小波去噪的方法对振动数据进行处理,并与系统原有滤波方法对比,结果表明小波去噪相对于滤波在相位保持和局部突变特征的识别上有明显的优势.通过对去噪评价指标的研究和对实际所测得振动数据处理效果进行小波去噪参数选取,最后通过试验验证所选参数的正确性.整个步骤对小波去噪的工程应用有一定的参考价值.

摘要： 大型电力变压器冷却装置用交流继电器的运行性能及其状态监测对变压器安全稳定运行至关重要.针对其交流继电器性能参数常规提取方法不准确的问题,本文提出了一种基于小波去噪和结合交流电压信号峰值快速计算的交流继电器性能参数的提取方法.通过对交流电压信号峰值快速计算方法的仿真以及实际变压器冷却装置用交流继电器性能的测试,结果比较表明本文提出增加小波去噪环节的交流继电器性能参数提取方法的有效性和准确性.

摘要： 对基于神经网络方法的冷水机组故障监测效率取决于训练数据和被测数据的质量的问题进行了研究.采用小波变换的方法剔除测量数据中的噪声,提高数据质量,从而提高冷水机组故障诊断效率.结果表明:采用小波变换使得各个水平故障的检测效率均得到提高,尤其水平一的故障检测效率提高明显.故障水平一检测率的提高能够及时的辨别冷水机组的故障,从而采用措施防止故障进一步恶化,对降低能源消耗、提高系统的可靠性以及保证室内舒适性具有重要的意义.通过利用ASHRAE Project提供的数据对故障诊断与检测(fault detection and diagnosis)策略进行验证,检测率明显提高.

摘要： 一种基于小波去噪算法的最大似然估计器的小波域值去噪方法，有：在固定导频上插入已知信号；数据经IDFT，并串转换并添加循环前缀后离散成型并送入射频信道；对接收数据匹配滤波并提取接收导频数据；得到导频点的频率响应，进而估计信道时域，频域冲击响应，完成最大似然估计，得到hMLE；对最大似然估计进行小波分解；对每级分解的小波系数进行阀值量化、重构；当小波最大似然估计与传统最大似然估计的差值最大程度的近似服从高斯分布时，得到小波最大似然信道估计；将信道估计值应用于时空解码。本发明无需已知信道的分布函数，估计准确性的提高带来了STBC解码误码率的下降；在实现上无需信道的先验统计信息，易于实现，且不受限于某一信道环境。

摘要： 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法的小波去噪阈值参数整定方法，涉及电力技术领域，针对最优阈值小波算法去噪时迭代难以收敛、计算时间长，很难实际应用于电力设备实时监测系统的问题，引进鲸鱼优化算法(WOA)对小波阈值法的阈值最优解进行参数整定，并将其应用于行波测距中，对行波测距中在含噪声状态下小波变换提取行波波头困难的问题，减少噪声的干扰。鲸鱼优化算法具有原理简单、过程易于实现、寻优速度快等优点，可以对目标函数在解空间进行全局并行随机搜索，使阈值的获取快速且准确，对于小波去噪以及在含噪环境下行波波头的提取具有重大意义。

摘要： 本发明公开了一种直流气体绝缘电气设备局部放电小波去噪方法，包括步骤：(1)获取直流气体绝缘电气设备典型绝缘缺陷的局部放电电流脉冲信号；(2)利用动态时间规整法选取最优小波，确定最优信号分解层数，通过离散小波变换对局部放电电流脉冲信号进行分解处理，提取各层小波高频分量和最高层小波低频分量；(3)使用自动阈值和中间阈值函数处理各层小波高频分量，去除噪声成分，保留局部放电电流脉冲信号成分；(4)通过离散小波逆变换组合去噪后的各层小波高频分量和原始的最高层小波低频分量，重构去噪后的局部放电电流脉冲信号。本发明有效去除直流局部放电中的干扰，提高检测精度和准确度，计算简单快捷，易于实现。

摘要： 本发明提供一种基于局部异常因子的星图小波去噪方法，通过将小波变换与局部异常因子LOF算法相结合，在小波变换的基础上，将异常值检测算法应用于小波去噪中，从而实现星图的去噪以及星点的提取。

摘要： 本发明公开了最优小波去噪组合的选取方法，包括：S10、确定备选参数，包括小波基函数、分解层次、阈值准则和阈值处理方式；S20、利用所述备选参数对原始含噪信号进行小波分解和重构，得重构信号；S30、计算基于不同小波基函数和分解层次下获得的所述重构信号与所述原始含噪信号的平滑度r和均方根误差RMSE，并将其进行归一化处理和加权处理，获得复合评价指标T；S40、获取T值最小时所对应的小波基函数和分解层次，得最优小波去噪组合。以及，THz光谱去噪方法，电子设备和存储介质。本发明有效解决了最优小波选取困难的问题，为小波去噪在太赫兹技术领域的应用提供了算法基础。

摘要： 一种基于小波去噪算法的最大似然估计器的小波域值去噪方法，有：在固定导频上插入已知信号；数据经IDFT，并串转换并添加循环前缀后离散成型并送入射频信道；对接收数据匹配滤波并提取接收导频数据；得到导频点的频率响应，进而估计信道时域，频域冲击响应，完成最大似然估计，得到hMLE；对最大似然估计进行小波分解；对每级分解的小波系数进行阀值量化、重构；当小波最大似然估计与传统最大似然估计的差值最大程度的近似服从高斯分布时，得到小波最大似然信道估计；将信道估计值应用于时空解码。本发明无需已知信道的分布函数，估计准确性的提高带来了STBC解码误码率的下降；在实现上无需信道的先验统计信息，易于实现，且不受限于某一信道环境。

摘要： 本发明公开了一种基于改进阈值函数的小波去噪方法通过小波基对含噪信号进行分解，得到小波分解系数；选取VisuShrink阈值作为判定门限，保留比阈值大的小波系数，舍弃比阈值小的小波系数，实现信号的去噪，具有较强的适用性，改进阈值函数，得到可调阈值函数；根据改进的可调阈值函数对小波系数进行过滤处理，得到估计的小波系数；利用小波逆变换对信号进行重构，得到去噪后的信号。可调阈值函数在应用中设定可调参数，对不同的数据系统进行去噪；具有连续性并且高阶可导，弥补了硬阈值函数产生间断的不足；可调阈值函数很好地保留信号的局部特征，减少不可控噪声的影响，减少低频信号信息的丢失。

摘要： 本发明公开一种基于小波去噪的灰色BP神经网络模型的地表沉降预测方法，具体属于采空区残余沉降预测技术领域，包括以下步骤，采用小波阈值去噪方法对实测数据进行优化处理；将小波预处理后的数据生成计算序列建立灰色GM(1，1)预测模型，得出预测结果与误差序列；将GM(1，1)模型的预测结果进行多次神经网络训练，处理得到BP神经网络预测模型修正后的误差序列，与GM(1，1)模型的预测序列相加之和即为灰色BP神经网络模型的预测值；最终对组合模型的预测精度进行计算，对预测结果进行评价。本发明实现了多种预测方法优势的有机结合，进一步提高串联式模型预计结果的准确性与可靠性，在沉陷预计方面具有很好的理论意义与应用前景。

摘要： 本发明提出了一种基于小波去噪优化的飞行试验数据缺失值填补方法，用于解决现有技术中存在的低信噪比条件下飞行试验数据缺失值填补精度较低的技术问题。实现步骤为，对存在缺失值的飞行试验数据f(n)进行局部线性回归填补；对初填补后的完整飞行试验数据g(n)进行小波去噪；获取飞行试验数据缺失值填补后的飞行试验数据y(n)；本发明采用多重填补的思路，采用稳定性较好的局部线性回归填补方法得到缺失值的粗估计结果后，再利用小波去噪结合分段三次Hermite插值方法得到最终缺失值的精估计结果，解决了现有技术在低信噪比条件下飞行试验数据缺失值填补精度较低的问题。

摘要： 一种基于小波去噪和压缩的超声信号动态压缩方法，根据伤损区域的超声信号，获取伤损对应回波的幅值、带宽因子、回波中心频率、缺陷波返回事件和相位，其中使用小波对缺陷回波进行时频分析，使用小波尺度、平移参数及小波系数表示，同时加入白噪声特征，对这些特征进行特征训练得到伤损超声信号模型。