振动信号处理的小波方法

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在振动测试试验中,所获得信号往往不可避免伴随着噪声。对于白噪声,由于它是稳定信号,所以也可以使用Fourier变换定位,以便在合适的频段进行提取。但是对于低能量突变瞬态信号,在信噪比比较低的情况下,由于带通滤波的平滑作用,瞬态信号的位置信息也变得很模糊了。 本文分析了小波变换的时—频局部化特性,基于多分辨率分析的信号小波分解重构算法。讨论了基于Mallat理论最大模数方法以及基于Donoho理论的阈值萎缩去噪方法的差别,研究比较了不同阈值规则与阈值函数对去噪效果的影响;在此基础上,结合统一阈值和置信区间阈值各自的优缺点,提出阈值判别和屏蔽滤波相结合的方法。用提升格式的小波分解重构算法,对振动测试信号进行去噪处理,去除属于噪声的小波系数,保留属于信号的部分,改善测试信号的信噪比,减少信号损失。 上述方法简单易行,对信号处理有较大的现实意义。
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