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《科技通报》2016,(12)
文中以小波阈值信号去噪为研究对象,提出将小波信号分层中的软阈值进行阈值精确取值分析。利用小波函数将信号从时阈变换为频域,使小波各层频域充满噪声信号的能量,使信号与小波系数形成一一对应,在各层分解后使信号层的小波函数在尺度空间中完成确定;运用小波阈值信号去噪方法,对经过处理后的信号进行小波阈值选定,通过对软阈值函数的选值,确定噪声小波函数在小于小波函数的情况下应舍弃该信号;确定软阈值的选择能够令大部分噪声的小波系数取值为零,输出处理后的有效小波信号,确定软阈值的界限。实验证明,对小波阈值中的软阈值函数进行精确取值,对叠加的噪声信号或干扰能实现有效的处理。 相似文献
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结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。 相似文献
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小波变换突破了传统傅里叶变换等信号处理方法,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在信号检测奇异性等方面具有广泛的应用价值。可将小波检测信号的奇异性理论应用于突变点的检测中,在分析信号奇异性的性质及小波基特征的基础上,分析了在应用中小波基的选择原则。针对信号的不同特征选择合适的小波基。并且应用MATLAB仿真,结果表明所选的小波基具有很强的检测能力。 相似文献
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提出了一种采用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换实现织机声信号分析的方法,并藉助高速信号处理器和微机系统予以实现。对典型织机声信号进行了小波变换分析,获得了典型织机声信号的三维小波变换谱。实验结果表明,该方法是有效的。同短时傅里叶变换分析法相比较,织机声信号的小波变换分析法具有较好的分析性能。 相似文献
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本文将计算智能(CI)现代信号处理方法有机地结合起来进行损伤检测,提供了一种机械传动系统故障诊断方法。采用离散小波分解和小波包变换,分别对去噪后的信号进行分解,对齿轮不同状态下的信号进行了研究。重构了小波变换后的各层信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征。分别利用小波分析与神经网络相结合和小波包变换与支持向量机相结合的计算智能算法对获得的齿轮特征信号进行了分析、识别和比较。研究表明,该方法可以很好的用于设备损伤检测领域。 相似文献
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小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。 相似文献
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如何去除信号中的噪声．得到纯净的信号是信号处理过程中一个热点技术。本研究根据噪声与信号的小波变换模极大值点在多尺度空间上具有不同的特性,对信号进行了噪声消除。试验结果表明,使用傅里叶变换和coif2小波模极大值点法对信号去噪,都能够有效地去除信号中的噪声,且重构后的信号非常逼近原始信号．但coif2小波模极大值点法去噪效果更好。 相似文献
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小波变换在地震信号降噪中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了去除地震信号的噪声,提高其分辨率,本文采用小波分析方法对地震信号进行处理.通过采取合适的小波函数和阈值,对信号进行多尺度分解,取得的降噪效果较为理想.在对地震信号进行降噪的同时,尽可能的还原真实信号,说明小波变化作为一种卓越的数学分析工具,具有较为精确的局部分析能力. 相似文献
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电力系统中暂态信号是进行故障判断和保护动作的基础,db小波变换具有正交、高正则性、时频紧支撑等特点,为暂态信号的分析提供了有力的工具。本文对应用db小波变换对扰动信号的监测方法进行了研究,并对电力系统发生电压跌落情况进行了仿真研究,对不同的小波变换效果进行了分析。 相似文献
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根据信号与噪声在小波变换下的不同特征,可以运用小波变换来消除噪声。模极大值小波域消噪算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。 相似文献
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本文介绍了小波分解与重构的基本理论,对某油田的测井信号进行小波分解,并对该测井信号进行了奇异性检测,用于提高测井解释符合率。利用小波变换理论全面分析测井曲线的细微变化,并结合判别分析的方法进行地层压力的预测和储层识别。 相似文献
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介绍了小波分析的基本原理,探讨了测井信号小波分析在高精度层序地层划分中的适用性及其地质意义.对测井信号进行一维小波和一维连续小波变换后可识别出不同级次的沉积旋回,结合研究区已有的地震、测井、岩芯资料综合分析确定合适的小波尺度进行高精度层序地层界面的识别.研究表明,自然伽马测井曲线小波分析对深水碎屑岩高精度层序地层学的划分与传统方法吻合较好. 相似文献
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针对基于四象限压力传感器阵列的迎角测量方法中传感器信号受到干扰的问题,讨论了在其预处理中应用小波包变换进行信号分离提取的方法。根据小波包分解理论,对信号进行小波包分解,信号中频率不同的部分落在不同的尺度上,剔除反映干扰的变换尺度,提取出有用信息。结果表明,该方法可很好地提取信号的主要特征信息,也有效地去除了确定性干扰和随机噪声,与传统的信号滤波方法相比较具有明显的优点,同时为后续的信号处理奠定了基础。 相似文献