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基于
小波降噪
和改进HHT的滚动轴承故障诊断方法研究
提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。
2023-12-18 15:31:38
725KB
小波降噪
端点效应
故障诊断
1
音频
小波降噪
实例(MATLAB) DWT-VoiceAnalysis
音频
小波降噪
实例 DWT_VoiceAnalysis 实例功能: 读取语音信号:'ReferAudio.flac' 并添加幅度为 NoiseAmplitude 的 gauss 白噪声。 采用 WaveName 小波对信号进行 level 尺度分解 采用 4 种方法对信号进行降噪处理并重构,计算相应的信噪比、均方根误差等对性能进行了比较。 保存的音频文件位于 AudioFile 内 欢迎讨论学习
2023-04-11 10:39:42
11.36MB
DWT
小波降噪
小波分析
音频小波降噪实例
1
xiaobojiangzao_
小波降噪
_凯斯西储大学轴承数据_西储大学_轴承降噪_降噪_
小波降噪
,运用小波工具将图像进行分层处理,可以得到降噪后的图像,含有凯斯西储大学轴承数据
2022-11-04 21:41:09
79.16MB
小波降噪
凯斯西储大学轴承数据
西储大学
轴承降噪
1
基于
小波降噪
的压缩感知—循环平稳检测技术
认知无线电技术通过次级用户动态接入空闲频谱来提高空闲频谱资源的利用效率,是认知无线电的重要环节。在低信噪比环境下,如何快速精确地进行频谱感知是频谱感知面临的重大挑战。提出了一种基于
小波降噪
的压缩感知—循环平稳特征检测器来实现低信噪比环境下的频谱检测。采用压缩感知技术提高了频谱感知的效率,并进一步利用小波变换技术降低了压缩感知过程中引入的压缩噪声,提高了低信噪比环境下的频谱感知准确度。仿真结果证明,提出的基于
小波降噪
的压缩感知技术能够实现低信噪比环境下的频谱空洞检测。
2022-08-01 22:32:03
2MB
压缩感知
循环平稳特征检测
小波降噪
1
【matlab代码】基于
小波降噪
预处理的时频分布诊断柴油机漏油故障实例分析.zip
利用
小波降噪
预处理的时频分布分析柴油机漏油故障。诊断实例为斯太尔实车发动机漏油故障,振动传感器放置在第3、第4缸中间,设置故障为第3缸油路漏油,同时采集振动信号和第4缸喷油压力信号,采样频率为12.8kHz,发动机转速为1300r/min,Sig1.txt是正常工况下第4缸上止点后两个工作循环的振动信号,Sig2.txt是第3缸漏油工况下的振动信号。 如有任何疑问,请私信博主。
2022-05-11 09:07:06
11KB
matlab
小波降噪预处理
时频分析
短时傅里叶变换
一维数据进行
小波降噪
,经验模态分解结合
小波降噪
!Matlab代码!
一维数据进行
小波降噪
,经验模态分解EMD结合
小波降噪
!两种降噪效果进行对比。
2022-04-27 20:07:03
32.55MB
matlab
小波降噪
经验模态分解结合小波降噪
含数据可运行
小波降噪
利用小波分析技术对生物弱电--脑电信号进行预处理,降噪,出来结果比较理想
2021-12-29 16:57:26
630B
wavelet
1
小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应选择
小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法.针对加性高斯白噪声的情况, 提出一种自适应
小波降噪
算法, 用于语音信号的增强. 它能根据带噪信号的特点, 自适应选择小波变换的最优分解层数.实验结果表明, 该算法比经典的
小波降噪
算法具有更好的降噪效果, 能有效提高算法的实用性能.
2021-12-24 16:23:59
277KB
语音增强 小波降噪 分解层数 奇异谱分析
1
基于蚁群算法的
小波降噪
双阈值优选方法
将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的
小波降噪
双阈值优选方法. 首先根 据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函 数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选 择最优降噪阈值, 有效去除噪声.
2021-12-24 15:52:56
489KB
小波变换|降噪阈值|相关性分析|蚁群算法|压缩机振动故障检测
1
基于
小波降噪
和改进ISFA 的CO-OFDM 信道估计方法
提出了一种基于
小波降噪
与改进的符号内频域平均(ISFA)联合的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统信道估计方法。该方法利用最小二乘(LS)方法进行信道估计,并对估计后的结果进行小波去噪处理,最后采用Kaiser窗函数改进ISFA 算法对小波处理结果进行ISFA,完成联合去噪。仿真结果表明,该方法可以有效地提高信道估计精度。当光信噪比(OSNR)为17 dB时,该算法的误码性能(BER)比ISFA 算法的误码性能提高将近一个量级。
2021-11-17 22:31:05
3.04MB
光通信
相干光正
信道估计
小波变换
1
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