一種新的小波自適應(yīng)閾值函數(shù)振動信號去噪算法
本文關(guān)鍵詞: 振動信號 閾值函數(shù) 小波去噪 風(fēng)機(jī) 出處:《儀器儀表學(xué)報》2015年10期 論文類型:期刊論文
【摘要】:小波閾值去噪算法是一種經(jīng)典的振動信號去噪算法,但仍有一定局限性。為了更好地消除噪聲對被測振動信號的干擾,提取信號的有用成分,本文對比分析了幾種不同小波閾值去噪算法,并在經(jīng)典小波閾值去噪算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了閾值函數(shù),提出了一種新的小波閾值去噪算法。對模擬信號及實測風(fēng)機(jī)振動信號進(jìn)行去噪處理并分別與經(jīng)典及改進(jìn)的小波閾值去噪效果進(jìn)行定量比較。結(jié)果表明:新的小波閾值函數(shù)更好地抑制了噪聲污染和保持信號細(xì)節(jié),有效地消除了背景噪聲,提高了信號特征的可分離性,具有較高的實用價值。
[Abstract]:Wavelet threshold denoising algorithm is a classical denoising algorithm for vibration signals, but it still has some limitations. In this paper, several different wavelet threshold denoising algorithms are compared and analyzed, and the threshold function is improved on the basis of classical wavelet threshold denoising algorithm. A new wavelet threshold de-noising algorithm is proposed. The simulated signal and the measured fan vibration signal are de-noised and compared quantitatively with the classical and improved wavelet threshold de-noising effect. The results show that the new wavelet denoising method is effective. The threshold function can better suppress noise pollution and keep the signal details. The background noise is eliminated effectively and the separability of signal features is improved. It is of high practical value.
【作者單位】: 中國計量科學(xué)研究院;東北電力大學(xué)能源與動力工程學(xué)院;北京四方繼保自動化股份有限公司;
【基金】:科技部基礎(chǔ)條件平臺項目(APT1201-15)資助
【分類號】:TN911.4
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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,本文編號:1533174
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