一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

基于经验模式分解的滤波去噪算法

经验模式分解法被认为是非线性、非平稳数据处理方法的新进展.其最大优点是根据信号本身的特性自适应地产生合适的模态函数,这些模态函数能很好地反映信号在任何时间局部的频率特征,克服了小波变换中要选取合适小波基的困难.基于经验模式分解的分解特性,本文提出了一种新的阈值去噪方法,通过事先建立的经验阈值,根据自适应方法对噪声进行去除,然后对去除的噪声进行随机采样后加入到去噪信号中重新滤波,通过反复滤波迭代进行噪声的去除.实验结果证明了本方法与小波相比具有自身独特的优势.     

脉冲激光雷达信号降噪方法对比

研究了脉冲激光雷达大气后向散射回波信号特性,介绍了一种以Hilbert-Huang变换(HHT)为基础的滤波新方法--固有模态(EMD)分解滤波,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)、小波阈值滤波算法进行对比.针对典型大气条件下回波信号特点进行仿真,对各种方法在不同信噪比信号条件下滤波效果进行评价,分析它们的优缺点.仿真结果证明:EKF法仅在均匀大气高信噪比条件下滤波效果较好;小波阈值方法具有更强的适应性,是中低信噪比条件下的最优算法;EMD分解滤波具有很高研究价值,该方法在高信噪比条件下处理效果最好,是现有方法的必要补充.综合运用3种方法才能使滤波效果达到最佳.     

一种基于经验模态分解的雷达信号降噪处理技术

不论是军用舰船还是民用船舶,雷达系统都是必不可少的组成部分,起到通信、导航、定位等重要功能。由于雷达系统在运行时会产生各种干扰信号,如地面杂波信号、气象杂波信号等,因此,要想提高雷达系统的精度,就必须要对雷达系统的信号进行滤波和降噪处理。经验模态分解技术是一种适用于非线性系统的时域-频域分析技术,有助于雷达信号的降噪、特征信息提取等。本文系统介绍了经验模态分解技术的原理,重点研究了船载监控雷达信号降噪与分析技术。     

基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报研究

为了提高船舶运动极短期预报精度及预报时间长度,本文采用小波多分辨率分析方法,将含有噪声的船舶运动信号进行了多尺度小波变换,通过采用阈值函数法对各尺度下细节信号的小波系数进行处理,对小波分解层数、小波基函数、阈值处理方法进行了深入研究,并通过模型试验数据对滤波效果进行了验证分析,实现了船舶运动信号的小波滤波.进一步针对船舶运动的非线性特性,基于深度神经网络的非线性映射能力,建立了基于LSTM网络的多步直接映射船舶运动极短期预报模型,并采用滤波后的船舶运动数据进行了不同工况下的预报分析.结果表明,不同时间长度的预报与试验结果幅值和相位吻合较好,验证了所建立的极短期预报模型的可行性.     

小波软阈值滤波在信号去噪中的有效性研究

对于高幅度和宽尺寸的噪声要素,尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时,使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变换去噪的效果不是很好,对此提出了一种软阈值去噪方法。根据小波理论及软阈值滤波的算法,用MAT-LAB对四种典型信号和陀螺信号进行去噪仿真研究。理论分析和仿真结果表明,这种方法能有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声,同时又能很好地保留原有的有用信号。     

舰船动力机械设备故障信号小波包分解的时域特征提取

现有方法在实践中均存在抗干扰性较低与信号分离失真度较高的问题,因此提出一种新的时域特征提取方法。首先对小波包分解中故障信号的能量分布进行获取。对舰船动力机械设备故障信号仿真信号进行数学表达,将db10小波当作小波包基函数,实施信号的小波包3层分解,获取8个频带。Gray编码分解频带,获取依频带顺序进行排列的各频带的对应分解波形,根据各频带的对应分解波形,获取各频带的对应频率范围,再根据各频带的对应频率范围实施能量分析。最后利用EMD实施小波包分解中故障信号时域特征的提取。进行该方法与现有方法关于抗干扰性与信号分离失真度的对比实验,实验结果证明该方法的抗干扰性更高、信号分离失真度更低,对比现有方法实现了突破,实用性很强。     

基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法

以降低舰船电气设备运行所受电磁串扰影响为目的,提出基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法。建立舰船电气设备信号电磁串扰噪声模型,使用小波变换方法对电气设备信号噪声进行抑制,针对小波变换去噪能量泄漏大、频带混叠大等问题,使用双树复小波的实部树和虚部树进行电气设备信号分解,即保留小波分解的优点又可以完全重构电气设备信号,并结合硬阈值和软阈值函数优点,形成通用阈值函数,优化小波变换的阈值函数,保证更好信号去噪抑制效果。通过实验可以看出,该方法的应用既可以有效抑制电气设备信号中的噪声干扰,又可以保证原始信号波形不被破坏,同时在信号分解时,可以在噪声聚集的高频部分形成十分优秀的降噪效果,使信号趋近平稳状态。     

利用小波变换对MEMS矢量水听器信号处理

为解决对水上未知目标的定位估计,充分利用接收信号,提出一种基于小波变换与傅里叶变换相结合的信号处理方法。采用中北大学研制的十字梁结构的MEMS矢量水听器接收声源信号,通过后续电路把声压信号转换成电压信号。先进行窄带滤波,保存有用信号频带;然后选择合适的小波阈值及小波基对信号进行小波降噪处理,减少低频噪声干扰,提高输出信噪比,为后续的信号处理及水声定位提供便利;最后基于MUSIC算法,结合直方图法进行目标方位估计,仿真结果表明,这种方法将定位精度提高到3°。     

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响.根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别.还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性.