一种基于组合赋权法的小波去噪质量评价方法

针对传统质量评价指标在小波阈值去噪中理论依据不足的问题,提出了一种基于组合赋权法的小波去噪质量评价方法,能够为小波去噪参数的选择提供有效评价。通过分析在真值未知情况下均方根误差（RMSE）、信噪比（SNR）、平滑度等单项指标的特点,选取RMSE与平滑度作为小波去噪指标,对其进行归一化处理,采用信息熵权与变异系数的方法进行组合赋权,将归一化指标与对应权值线性组合,得到一种新的指标即为复合评价指标,其值越小,说明去噪效果越好,所选参数越优。仿真实验表明,在真值已知情况下,该评价指标具有更高的准确性,能够适用于不同的分解层数与小波基函数,具有比传统方法更好的适用性;实测数据表明,所提方法得出的小波去噪峰值域更加光滑,波形更加平稳,去噪效果更佳。     

改进的小波阈值消噪法应用于超声信号处理

超声检测中回波信号信噪比低、易于被噪声淹没,小波变换是一种有效的提取缺陷回波的方法.建立了超声缺陷回波信号的数学模型,对基于小波变换的软、硬阈值消噪法作了改进,提出一种折中方法用于超声缺陷回波信号的去噪,同时以信噪比为目标函数对参数的选取也作了优化.仿真实验结果表明,改进方法非常适合用于超声信号的分析,能够很好地抑制噪声,它最大程度的发挥了小波软、硬阈值消噪法的优点,避免它们的缺点,使用该方法处理的信号相对于小波软、硬阈值消噪法在一定程度上改善了去噪的效果,提高了回波信号的信噪比.      

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

小波阈值去噪法在MEMS陀螺信号处理中的应用

近年来MEMS陀螺发展迅速，应用广泛，但性能参差不齐。为改善MEMS陀螺的输出信号性能，综述了近年来小波阈值去噪法在该领域内的研究进展情况。重点从阈值函数的不同改进形式、阈值选取方式的不同以及分解层数三方面对比分析各小波阈值去噪法之间的优缺点。通过现阶段的去噪效果评判标准，结合MEMS陀螺信号的特点，对近年来小波阈值去噪的应用情况进行分析说明，总结小波阈值去噪法在不同使用条件下对MEMS陀螺信号处理上的优势与不足，为后续相关研究提供一定的参考价值。     

基于小波包变换及时间 小波能量谱的振动信号分析研究#br#

基于具有时频分析特性的小波包分析方法，对振动系统的测量信号进行了降噪处理，采用的软 硬阈值折中小波去噪方法兼有软阈值与硬阈值降噪的优点，且通过折中因子的引入，可以在信号分析中更灵活的进行信号处理.对去噪后的信号，基小波时间 能量谱分析，可以很好的将信号的主成分清晰的展示出来，并根据其能量在各频带的分布，可以直观的展示信号特征，为机械振动系统的故障诊断与识别，提供一套理论的方法.研究中所发展的分析方法在机械振动系统及其振动组件的状态监测及故障诊断识别方面有广阔的应用前景.     

小管径超声波流量计去噪方法

超声波流量计中存在各种噪声,直接影响流量测量的精度。文章首先分析了小管径超声波流量计中噪声的来源,从实时性的角度出发,提出了一种直接对测量时间差进行去噪的方法,避免了对原始超声波信号进行采样、分析带来的实时性差的问题。针对随机噪声和声学噪声引起的时间差数据中的误差,以硬阈值小波滤波作为第一级滤波、中值加均值滤波为第二级滤波进行处理。通过流量测量实验,验证了去噪方法的有效性,结果表明,去噪后流量计的瞬时测量误差小于1%。     

磁轴承PWM开关功放电流实时降噪

针对传统低通滤波器在脉冲宽度调制(PWM, Pulse Width Modulation)开关功放电流降噪过程中存在去噪效果与系统带宽难以兼顾的问题,提出了一种基于提升小波变换的功放电流实时降噪法.首先基于dB4提升小波算法,采用滑动数据窗、对称边界拓展和阈值法强制降噪等相结合的方案实现对功放电流的实时降噪.然后根据不同小波分解层数对系统截止频率的影响,确定合适的小波分解层数.实验证明,提升小波实时降噪算法既可以有效地滤除功放电流噪声,又对系统带宽和相角滞后影响较小,非常适用于对实时性和信噪比都有较高要求的磁悬浮高速转子系统.      

SAR图像的非下采样Contourlet噪声抑制算法

非下采样Contourlet变换克服了小波变换非一维奇异性最优基的缺点,而且其平移不变性使其边缘保持能力优于Contourlet.提出了一种非下采样Contourlet的合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)相干斑去噪模型.首先对SAR图像进行同态变换,将乘性噪声变为加性噪声;再进行非下采样Contourlet变换,包括非下采样金字塔分级和非下采样方向滤波2部分;最后利用阈值的方法将信噪实施分离.实验中针对乘性噪声污染的航拍图像和原始SAR图像,进行了传统的Lee滤波器和小波滤波器去噪,与上述模型去噪进行比较,在去噪性能和边缘保持的主观视觉上都得到了优异的结果.      

回转误差测试中系统噪声分离技术

高精度主轴的回转误差和测试系统的噪声常处于同一水平，这极大地影响了用频域三点法测量主轴回转误差的准确性。针对同步误差（SEM），提出了对含噪声信号进行等角度采样重构、集合平均和小波滤波的组合降噪处理方法，提出了根据传感器和被测主轴直径定量确定小波分解层数的方法，经仿真实验证明其具有良好的去噪效果。针对异步误差（ASEM），提出了消除测试系统噪声的方法，研究了圈数对异步误差测试结果的影响规律。此外，搭建了测试系统，验证了所提方法的有效性。      

固体发动机实际成型药柱燃面退移快速算法

针对固体发动机电子计算机断层扫描(CT)图像数据具有伪影噪声的问题，和实际成型药柱燃面粗糙度大、退移计算难度大的问题，提出一种CT数据的快速最小距离函数(CTFMDF)法。固体火箭发动机CT图像中存在伪影噪声，采用非均值滤波(NLM)算法对CT图像进行去噪处理，采用Scharr算子对去伪影后的图像进行Canny边缘检测，提取装药燃面。最大类间方差(OTSU)算法将装药分离，并建立三维装药体数据模型，对燃面数据建立多个并行K-d树，快速检索出装药到燃面的最小距离。实验结果证明：对于不同的装药结构，可以完成任意燃去厚度时的燃面位置，且CT-FMDF法运行时间更短。基于CT实测数据，对于带有初始燃面缺陷的装药，可计算出燃烧时缺陷对燃面的影响。     

液体火箭发动机试验脉动压力数据分析方法研究

针对液体火箭发动机试验脉动压力数据的特点，对脉动压力数据和相关振动测点数据进行快速傅里叶变换（FFT），频谱分析的结果能够有效判断发动机不稳定燃烧的声振类型。采用小波变换奇异点检测的方法，对启动段和关机段波动异常的脉动压力数据进行分析，结合相关振动测点的频谱信息能够在时域内准确定位奇异点位置，提取频域内的信息，有效判断推进剂燃烧情况和声振类型。分析结果表明上述方法在火箭发动机和组合件试验的脉动压力数据分析中具有重要的推广意义。     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

基于瞬时相位的BPSK信噪比估计算法

通过对加性高斯白噪声条件下正弦型信号瞬时相位分布情况进行研究,提出了一种新的BPSK(Binary Phase Shift Keying)信噪比估计方法.含噪信号瞬时相位的方差与信噪比之间存在近似线性的一一对应关系,以此为基础通过将含噪信号的估计方差与理论值相比较获得信噪比估计值.该方法直接对基带过采样信号进行处理,不需要事先进行符号定时与同步.使用计算机仿真测试了算法的估计性能,并与高阶累积量方法和子空间分解方法进行了比较,结果表明该算法具有更高的估计精度.      

基于数据挖掘技术的液体火箭发动机试验数据分析和处理

分析了数据挖掘技术的研究概况,研究了偏差检测、人工神经网络等数据挖掘方法,实现了挖掘方法在液体火箭发动机试验数据分析处理中的应用。最后,用某发动机试验数据进行了验证。     

光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法

光纤陀螺分形噪声往往具有长相关特性,导致陀螺输出信号慢漂移.为了滤除这类分形噪声,提出了一种分数阶预白化差分方法,通过该方法可以将分形噪声转化为高斯白噪声;利用小波变换,在小波变换域中采用Bayes软阈值去噪方法去除该白化噪声,从而形成了一种光纤陀螺分形噪声的预白化滤波方法.对VG949p型光纤陀螺实测数据处理结果表明,该方法能够有效地去除其中的分形噪声,抑制了陀螺低频漂移,同时也滤掉了其高频噪声项.      

基于小波的反作用轮力矩测量系统校准

将反作用轮实时输出力矩值由力矩测量系统采集引入卫星半物理闭环仿真试验是一种更为优越的闭环仿真新方法。但由于仿真过程中,存在持续的外力矩干扰引入仿真控制闭环,导致半物理仿真试验无法长时间准确运行。为解决这一问题,结合实验数据分析,确定了力矩测量系统为半物理仿真试验外力矩干扰来源,并结合小波阈值滤波原理分别使用实时小波滤波方法和基于小波去噪的均值滤波算法对力矩测量系统初始及过程中产生的外力矩干扰进行消除,使测量系统得以准确校准。最后,将此方法应用于半物理闭环仿真试验中,取得了良好的效果。     

小波模拟退火-软阈值SAR图像降噪算法

提出了一种新的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像降噪方法,利用小波变换对空间位置信息保留的特性,依据小波变换后近似图像仍满足吉布斯分布,将模拟退火算法引入到小波域中,首先,根据SAR功率图像斑点的特性,对传统的同态变换方法做出了相应的修正,大大降低了处理结果的辐射偏差,提高了等效视数,然后在多分辨率理论和小波变换理论基础上,选用适合特定图像的最优小波基进行分解,最后对小波变换后的近似图像进行模拟退火处理,对各个细节图像有选择地进行软阈值处理.实验证明,此方法比传统的小波降斑取得了更好的平滑效果,比传统模拟退火大大减少了处理的时间,同时对图像的辐射精度的保持,斑点的抑制,以及边缘保持都有较满意的结果.      

含函数型自变量回归模型中的变量选择

针对含有函数型和多元向量数据的回归模型中变量选择和参数估计问题进行研究,扩展了函数型数据分析和变量选择方法的应用范围。首先,函数型自变量基于函数型主成分基函数空间进行投影;然后,对投影后的函数型自变量（按组）及多元向量自变量采用惩罚变量选择方法,同时估计相应的系数。惩罚项调节参数采用自适应调节参数,损失函数采用中位绝对损失函数,以此为例,通过引入松弛变量将估计算法转化为求解线性规划问题,算法复杂度低。数值模拟结果表明,所提方法对于含函数型自变量回归模型的变量选择和参数估计均具有良好效果。