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小波去噪的几种方法 被引量：153
1
作者 文莉 刘正士 葛运建 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第2期167-172,共6页
利用小波方法去噪 ,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法 ,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真... 利用小波方法去噪 ,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法 ,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理 ,并通过对几种方法优缺点的比较 ,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。 展开更多
关键词 小波变换 去噪 阈值 不平移不变量 模极大值 信号处理
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小波系数阈值估计的改进模型 被引量：101
2
作者 赵瑞珍 宋国乡 王红 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期625-628,共4页
讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法 ,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点 ,提出了 3种改进方法 ,即多项式插值法 ,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法 ,并给出这 3种估计器模型 ,它们都不同程度地克服了... 讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法 ,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点 ,提出了 3种改进方法 ,即多项式插值法 ,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法 ,并给出这 3种估计器模型 ,它们都不同程度地克服了软阈值和硬阈值方法中固有的缺点。通过数值试验对这些方法进行比较 ,结果发现 ,这 3种改进的小波系数阈值估计模型用于信号去噪时 ,比单纯的软阈值和硬阈值方法均获得了更高的信噪比增益。 展开更多
关键词 小波系数 阈值估计 去噪 信号处理 噪声 改进模型 硬阈值 软阈值
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基于稀疏自动编码深度神经网络的感应电动机故障诊断 被引量：95
3
作者 孙文珺 邵思羽 严如强 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期65-71,共7页
针对目前感应电动机故障诊断大多采用监督学习提取故障特征的现状,提出一种将去噪编码融入稀疏自动编码器的深度神经网络,实现非监督学习的特征提取并用于感应电动机的故障诊断。稀疏自动编码器通过自动学习复杂数据的内在特征来提取简... 针对目前感应电动机故障诊断大多采用监督学习提取故障特征的现状,提出一种将去噪编码融入稀疏自动编码器的深度神经网络,实现非监督学习的特征提取并用于感应电动机的故障诊断。稀疏自动编码器通过自动学习复杂数据的内在特征来提取简明的数据特征表达。为提高特征表达的鲁棒性,在稀疏编码器的基础上融入去噪编码,提取更有效的特征表达用来训练神经网络分类器进而完成整个深度神经网络的构建,并结合反向传播算法对深度神经网络进行整体微调,提升故障分类的准确度。整个训练过程引入'dropout'训练技巧,减少因过拟合带来的预测误差。试验结果表明,相比传统反向传播(Back propagation,BP)神经网络,提出的深度神经网络能更有效地实现感应电动机故障诊断。 展开更多
关键词 稀疏自动编码器 深度神经网络 去噪编码 DROPOUT 故障诊断
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小波分析在地震资料去噪中的应用 被引量：72
4
作者 柳建新 韩世礼 马捷 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2006年第2期541-545,共5页
本文阐述了小波变换和去噪的基本原理,根据模拟信号和实际地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基,及去噪中的阈值问题,从小波分解出发,利用多尺度分解对地震资进行分析,并基于MATLAB语言和小波工具箱,实现了对地震资料的去噪.
关键词 数字信号处理 去噪 小波基 多尺度分解 地震数据
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基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究 被引量：80
5
作者 王姣 李振春 王德营 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期164-172,共9页
考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法... 考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法,它既保留了EMD处理非平稳信号的优势,又能有效地克服EMD的模态混叠问题;但是,单纯的CEEMD分解去噪会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。将CEEMD分解与小波阈值去噪相结合,对CEEMD去噪要舍弃的含噪声较多的高频固有模态函数(IMF)分量进行小波阈值去噪,以保留这些分量中的有效信息。模型数据和实际地震资料的测试结果表明,无论对于低噪声还是强噪声地震数据,基于CEEMD的小波阈值去噪方法的去噪效果都优于单纯的CEEMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 展开更多
关键词 去噪 非平稳信号 经验模态分解(EMD) 互补集合经验模态分解(CEEMD) 小波阈值方法
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基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测 被引量：51
6
作者 任震 张征平 +3 位作者 黄雯莹 管霖 杨楚明 胡国胜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期53-57,共5页
现场采样获得的电动机故障信号通常会含有很多的噪声,如果对噪声不能加以有效地消除,那么故障特征信息的提取将会受到很大的影响。该文通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨,提出了基于最优小波包基的电动机故障信号... 现场采样获得的电动机故障信号通常会含有很多的噪声,如果对噪声不能加以有效地消除,那么故障特征信息的提取将会受到很大的影响。该文通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨,提出了基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测方法。通过实例分析,验证了基于最优小波包基的信号消噪效果要优于小波方法或普通小波包方法的消噪效果。通过对消噪后的故障信号进行分析,提取出了故障特征信息。检测结果表明,在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪,有利于提高电动机故障检测的准确性。 展开更多
关键词 最优小波包基 电动机 故障信号 消噪 检测
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基于深度学习卷积神经网络的地震数据随机噪声去除 被引量：66
7
作者 韩卫雪 周亚同 池越 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期862-869,877,共9页
为了有效去除地震数据随机噪声,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的地震数据随机噪声去除算法。算法的关键在于构建一个适用于地震数据去噪的CNN,包含输入层、卷积层、激活层、输出层等。该CNN以含噪地震数据作为输入层,由多个卷积层提... 为了有效去除地震数据随机噪声,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的地震数据随机噪声去除算法。算法的关键在于构建一个适用于地震数据去噪的CNN,包含输入层、卷积层、激活层、输出层等。该CNN以含噪地震数据作为输入层,由多个卷积层提取并处理地震数据,激活层采用修正线性单元(ReLU)获取地震数据波动特征,再借助归一化层加速网络训练收敛速度。CNN通过残差学习获得随机噪声并由网络输出层输出。分别采用小波变换、双树复小波变换、曲波变换以及CNN对实际叠前海上地震数据、叠后陆地数据及复杂陆地叠后数据进行去噪,实验结果表明,CNN能有效去除随机噪声,且与常规去噪算法相比具有更强的去噪能力,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 地震数据 随机噪声 去噪
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基于小波变换的自适应多阈值图像去噪 被引量：50
8
作者 查宇飞 毕笃彦 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2005年第5期567-570,共4页
小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———MultiThresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值... 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———MultiThresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的(generalizedGaussiandistribution)。通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE),而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。 展开更多
关键词 图像去噪 小波变换 多阈值 自适应 Gaussian 信噪比(SNR) Bayes理论 去噪方法 广义高斯分布 最小均方误差 最佳阈值 Multi 最优阈值 小波系数 实验证明 视觉特性 去噪法 清晰 人眼
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岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪 被引量：59
9
作者 李夕兵 张义平 +2 位作者 左宇军 王卫华 周子龙 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期150-154,共5页
研究了采用经验模态分解(EMD)法对信号进行滤波、消噪的原理和过程,运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较,并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明:采用小波与EMD 2种滤波、消噪的方法都能获得较... 研究了采用经验模态分解(EMD)法对信号进行滤波、消噪的原理和过程,运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较,并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明:采用小波与EMD 2种滤波、消噪的方法都能获得较好的效果,而基于EMD滤波、消噪法是依据信号分解结果的频谱特性进行选择性的滤波和消噪,更能充分保留信号本身所固有的非平稳特征,具有自适应强和灵活、有效的特点,是一种更好的爆破振动信号滤波、消噪法。 展开更多
关键词 非平稳信号 爆破振动 经验模态分解 小波分析 滤波 消嗓
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基于信噪比评价的阈值优选小波去噪法 被引量：63
10
作者 钟建军 宋健 +1 位作者 由长喜 殷信桥 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期259-263,共5页
在汽车自动变速器台架试验中,需要对角加速度信号进行消噪滤波。小波阈值去噪是计算量较小、滤波效果较好的消噪手段,但采用不同的小波基匹配不同的阈值规则可能会对去噪效果产生影响。为探寻相对最优组合,该文构建了近似观测信号的仿... 在汽车自动变速器台架试验中,需要对角加速度信号进行消噪滤波。小波阈值去噪是计算量较小、滤波效果较好的消噪手段,但采用不同的小波基匹配不同的阈值规则可能会对去噪效果产生影响。为探寻相对最优组合,该文构建了近似观测信号的仿真信号,然后对该信号做了去噪实验,计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE),并以此作为评价指标,从而得到相对最优的匹配组合,最后将该组合用于角加速度信号消噪处理过程,取得了较好的滤波效果。小波阈值去噪在处理含噪信号时具有效率较高、稳定性好、不易失真的特点;使用SNR结合RMSE可以对任何消噪结果作客观评判;不同的含噪信号,可能需要用到不同的小波基函数,同时匹配不同的阈值选取规则。 展开更多
关键词 台架 自动变速 消噪 阈值规则 信噪比 均方根误差 小波基函数
原文传递
基于VMD和LSTM的超短期风速预测 被引量：63
11
作者 王俊 李霞 +1 位作者 周昔东 张凯 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期45-52,共8页
风速具有非线性、非平稳性以及随机性等特点。为提高超短期风速预测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的超短期风速预测新方法。首先利用变分模态方法将风速序列分解成一系列不同的子模态以降低原始数据的复杂... 风速具有非线性、非平稳性以及随机性等特点。为提高超短期风速预测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的超短期风速预测新方法。首先利用变分模态方法将风速序列分解成一系列不同的子模态以降低原始数据的复杂度和非平稳性对预测精度的影响。再对得到的风速子模态分别建立LSTM模型,进行超前1步风速预测。最后叠加各子模态的预测结果得到最终预测风速。对比分析结果显示,该模型的预测精度优于其他多种典型风速预测模型,该模型在超短期风速预测方面表现出较好的性能。 展开更多
关键词 超短期风速预测 变分模态分解 固有模态分量 去噪 长短期记忆网络
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一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用 被引量：55
12
作者 唐进元 陈维涛 +1 位作者 陈思雨 周炜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期118-121,共4页
研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收... 研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明:基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 小波分析 去噪 阈值函数 阈值 虚拟仪器 齿轮
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小波去噪效果评价的另一指标 被引量：55
13
作者 陈强 黄声享 王韦 《测绘信息与工程》 2008年第5期13-14,共2页
给出了评价小波去噪效果的平滑度指标,分析了其均方误差、信噪比及平滑度,实现了评定小波去噪的质量。
关键词 小波变换 去噪 均方误差 信噪比 平滑度
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Curvelet变换在图像处理中的应用综述 被引量：37
14
作者 隆刚 肖磊 陈学佺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1331-1337,共7页
近年来,Curvelet变换由于其独特性而受到研究人员的日益关注.Curvelet变换由小波变换发展而来,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷.目前的应用已经显示出它在图像处理中巨大的发展潜力.总结了Curvelet变换的原理... 近年来,Curvelet变换由于其独特性而受到研究人员的日益关注.Curvelet变换由小波变换发展而来,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷.目前的应用已经显示出它在图像处理中巨大的发展潜力.总结了Curvelet变换的原理及实现方法,介绍了它在图像处理中的典型应用,并通过与一些相关算法的比较分析了它在不同应用中的效果和特点,最后对它的应用发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 CURVELET 小波 去噪 增强 图像融合
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数字全息干涉法用于变形测量 被引量：41
15
作者 周灿林 亢一澜 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期171-173,共3页
介绍了数字全息干涉法的原理 ,针对激光散斑噪声对包裹干涉相位图样的影响 ,将小波去噪分析用于图样预处理 ,可以提高解相精度 用该方法对四周固定、中心加载典型试件的位移进行了测试 实验结果表明 ,该方法简单、快速。
关键词 数字全息 小波变换 相位去包裹 干涉计量 去噪 图象处理
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基于VMD的故障特征信号提取方法 被引量：55
16
作者 赵昕海 张术臣 +2 位作者 李志深 李富才 胡越 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期11-19,共9页
变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够将多分量信号一次性分解成多个单分量调幅调频信号(variational intrinsic mode function,简称VIMF),但对噪声比较敏感。利用VMD对噪声的敏感特性,提出了一种基于VMD的降噪方法... 变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够将多分量信号一次性分解成多个单分量调幅调频信号(variational intrinsic mode function,简称VIMF),但对噪声比较敏感。利用VMD对噪声的敏感特性,提出了一种基于VMD的降噪方法。利用排列熵定量确定VMD分解后各分量的含噪程度,对高噪分量直接剔除,对低噪分量进行Savitzky-Golay平滑处理,然后重构信号。运用该方法降噪后,对重构信号进行变模式分解,能够有效提取故障特征信号。仿真和实例分析表明,基于VMD的降噪方法的降噪效果优于小波变换降噪方法,VMD能有效提取故障特征信号。 展开更多
关键词 降噪 变模式分解 排列熵 故障特征提取
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形态学滤波器结构元素选取原则研究与分析 被引量：52
17
作者 赵昭 刘利林 +2 位作者 张承学 李海涛 汪建敏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第14期21-25,35,共6页
形态学滤波器作为一种非线性滤波工具,以其良好的消噪性能越来越多地被运用到电力系统采样数据的处理中。形态学滤波器所选用的结构元素对滤波效果有着重要的影响,但目前结构元素的选取还没有针对具体应用背景的选取原则。针对电力系统... 形态学滤波器作为一种非线性滤波工具,以其良好的消噪性能越来越多地被运用到电力系统采样数据的处理中。形态学滤波器所选用的结构元素对滤波效果有着重要的影响,但目前结构元素的选取还没有针对具体应用背景的选取原则。针对电力系统中的常见噪声,通过数值仿真,对几种常用结构元素的滤波效果及计算速度进行了详细的分析研究,进而给出了结构元素类型的一般选取原则。同时提出了关于结构元素宽度及幅值选取的一些规律,为形态学滤波器的设计提供了参考依据。 展开更多
关键词 数学形态学 形态学滤波器 结构元素 去噪
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基于CEEMD和排列熵的故障数据小波阈值降噪方法 被引量：54
18
作者 周涛涛 朱显明 +1 位作者 彭伟才 刘彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期207-211,共5页
针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵... 针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵来确定含有噪声成分较多的IMF分量,采用小波阈值降噪方法对含有较多噪声成分的IMF分量进行降噪处理,保留这些分量中的有效信息。仿真分析和实例分析表明,基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法效果优于单纯的CEEMD降噪方法和小波阈值降噪方法。 展开更多
关键词 降噪 经验模态分解 互补集合经验模态分解 小波阈值方法 排列熵
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自适应阈值的小波图像去噪 被引量：45
19
作者 刘成云 陈振学 马于涛 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期77-81,共5页
针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法。根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行去噪。实验结果表明,该方法可将每一... 针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法。根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行去噪。实验结果表明,该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离,有效去除了白噪声,较好地保留了图像的细节信息,进一步提高了峰值信噪比,且没有增加时间复杂度,能用于实时处理。 展开更多
关键词 图像处理 小波变换 去噪 自适应阈值
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小波用于估测散射波波达时间及去噪 被引量：18
20
作者 彭玉华 汪文秉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期113-116,共4页
本文应用小波分析的多分辨率特性精确的测定散射波的波达时刻，去除了白噪声和时间抖动噪声的影响。
关键词 小波变换 波达时刻检测 去噪
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