基于小波的声发射信号去噪研究

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1、基于小波的声发射信号去噪研究摘要：由于小波变换具有较强的时频分析和局部分析能力，常用于非平稳信号的去噪处理中。首先根据小波分解后各高频系数所占的能量百分比对信号进行提纯，再对提纯后的信号进行小波阈值去噪，并运用信号能量百分比和频谱分析对去噪效果进行评判。实验结果表明，这种先提纯后阈值去噪的处理方法能够在保证信号不失真的前提下，有效去除声发射信号中的噪声。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除己转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键词：小波阈值去噪；信号提纯；频

2、谱分析；去噪中图分类号.•TN911.7?34；TB52文献标识码：A文章编号：10047373X(2017)13?0070?03Abstract:Thewavelettransformiswidelyusedinthedenoisingofnon?sta.tiona.rysignalduetoitsstrongtime?frequencyanalysisandlocalanalysisabilities.Thesignalispurifiedaccordingtotheenergypercentageofeachhigh?frequencycoefficientafterw

3、aveletdecomposition,andenergypercentageandfrequencyspectrumanalysisareusedtoevaluatethedenoisingeffect.Theexperimentalresultsshowthatthemethodtoconductthepurificationbeforethresholddenoisingcaneliminatethenoiseintheacousticemissionsignaleffectivelywhileensuringthatthesignalisundistorted.Key

4、words:waveletthresholddenoising；signalpurification；spectralanalysis；denoising0引言在声发射检测中，采集到的声发射信号不可避免地包含着由环境和仪器产生的噪声，而噪声的存在会对声发射信号的特征提取、声发射源定位等后续处理造成影响。所以对采集到的声发射信号进行去噪是声发射检测中一个非常重要的步骤。寻求探索更完善、更有效的去噪方法可有力地推动声发射检测技术的发展与进步，具有非常重要的现实意义。由于声发射信号具有多样性、时变性、非平稳性等特点，对分析方法的局部分析能力提出了较高要求，小波分析巾于其具有较强的局

5、部分析能力得到了广泛应用。目前基于小波去噪技术的研宄主要围绕小波高频系数的处理展开，通过抑制噪声的小波系数或强化信号的小波系数实现去噪。根据信号处理的原理不同，主要分为小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和小波阈值去噪法三大类［1］。小波变换模极大值法能够有效保留信号的奇异点，也无需知道噪声的方差，但重构时计算速度比较慢，且尺度的不同对去噪效果影响较大；小波系数尺度相关法在信号边缘特性分析方面有明显优势，但需要对噪声的方差进行估计，运算量大；小波阈值去噪法具有实现简单、计算量小、适用性广泛等优点，目前对声发射信号进行去噪大都采用此类方法。本文对小波阈值去噪方法进行研究，将小

6、波提纯和小波阈值去噪相结合对声发射信号进行处理。在小波提纯的确定和阈值函数的选择等方面进行分析，并分别从主观和客观两个角度运用频谱分析和信号能量百分比对去噪效果进行评判，结果证明本文所采用的方法去噪效果较好。1声发射信号提纯本文采用的声发射信号去噪主要包括对声发射信号进行提纯和对提纯信号进行小波阈值去噪两个部分。前者主要去除环境噪声，后者主要将有用信号与背景噪声最大限度的分离以提高信号去噪质量。声发射信号的提纯就是根据声发射信号的特性，小波分解后只保留信号中存用频带的小波系数，其余小波系数（主要指噪声）强制置零，对保留的有用频带信号进行小波重构。一般根据信号分解的高频系数的差

7、异性进行提纯，本文将在此基础上，通过各高频系数所占的能量百分比及提纯前后信号的频谱分析对提纯进行进一步确定和验证，主要分为以下三步：步骤1:从分解的高频系数作初步主观判断；步骤2:通过各高频系数所占的能量百分比（见表1）来确定提纯;步骤3:通过频谱分析进一步验证。首先采用Db5小波基函数对声发射信号进行5层小波分解，分解结果如图1所示。从图1中可以看出小波分解高频系数的第一、三层几乎是噪声，可以对其直接进行置零，用层的小波系数进行重构。为丫更进一步地对提纯信号进行验证，采集到的声发射信号通过Matlab