针对现有带式输送机托辊故障检测方法采用接触式测量、不便于安装操作、不适合于井下大范围故障检测等问题，提出了一种基于小波去噪和BP-RBF神经网络的托辊故障检测方法。采集托辊运行时的音频信号，采用结合了软阈值法和硬阈值法的折中法对音频信号进行小波去噪处理；将每一层小波分解信号的能量和作为该层的特征值，通过处理系数对低频部分的特征值进行转换，以减小其在总能量中的占比，使故障特征更加明显；将提取的特征向量输入BP-RBF神经网络模型中进行故障检测。测试结果表明，对于正常托辊信号、托辊表面存在裂痕、托辊表面磨损3种情况，该方法的故障识别率达到96.7%。与传统的频谱分析诊断技术相比，该方法所需的工作量更少、准确率更高；相较于基于温度检测等的故障检测技术，该方法采用非接触安装方式，安装更方便，检测范围更大，具有良好的应用前景。

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。

小波去噪MATLAB代码

1维数据的sym4小波基去噪重构——matlab

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

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究，简单介绍一般图像去噪方法，详细介绍贝叶斯模型以及用于小波去噪的方法

肌电信号的小波去噪，及小波分解后从中提取小波系数、小波系数能量值、各频带能量占比大小。

三、小波分析的去噪原理 在实际工程应用中，通常所分析的信号具有非线性，非平稳,并且奇异点较多的特点。含噪的一维信号模型可表示为： 其中，f(t)为真实信号，s(t)为含噪信号，e(t)为噪声， 为噪声标准偏差。

matlab语音小波去创建代码D-VDAMP & SUREMap 该存储库包含与 Christopher A. Metzler 和 Gordon Wetzstein 于 2021 年发表的 ICASSP 论文“D-VDAMP：压缩 MRI 的基于降噪的近似消息传递”以及论文“Suremap：预测基于 Cnn 的图像重建中的不确定性”相关的代码使用 Stein 的无偏风险估计，”ICASSP，2021 年，作者：Ruangrawee Kitichotkul、Christopher A. Metzler、Frank Ong 和 Gordon Wetzstein。 请注意，此代码与论文中用于生成结果的实现略有不同。 依赖关系 该代码已针对 Python 3.8.5 版进行了测试，并安装了以下软件包： numpy 、 matplotlib 、 Pillow 、 PyWavelets 、 torch 、 torchvision 、 tensorboard 、 h5py 、 statsmodel 、 bm3d和torch_dct 。 为了确保包的版本与我们测试代码的版本匹配，我们建议创建一个新的虚

用于实现一维小波去噪的程序！包括重构法，模极大值，软硬阈值法！