【摘 要】
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在形变分析中,传统的小波去噪只保留低频上的有用信息,很容易去掉中频以及高频上的有用信息。小波包分析方法则同时考虑了各个频段上的有用信息,因此是一种更为精细的去噪方
【基金项目】
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国家973计划子课题(2013CB733303);国家863计划(2012AA121301);国家自然科学基金(41274010;40974007);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(2013zzts254)
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在形变分析中,传统的小波去噪只保留低频上的有用信息,很容易去掉中频以及高频上的有用信息。小波包分析方法则同时考虑了各个频段上的有用信息,因此是一种更为精细的去噪方法,小波包去噪的关键是对小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行阈值处理,但传统的小波包去噪并没有对此进行充分的研究。针对传统小波、小波包分析的不足,本文提出一种基于频率顺序并依据信息类型分段的多阈值准则小波包去噪法。通过理论分析与实际应用,结果表明该方法能够高效剔除各频段的噪声,同时当采样频率较低时能有效保留去噪信号中频率较高的有用信息,其去噪能力优于传统的小波、小波包等其他去噪方法,因此可以广泛应用于高精度变形监测领域中。
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