一种改进的小波阈值去噪算法.pdf

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1、2015年第4期工业仪表与自动化装置·95·一种改进的小波阈值去噪算法张岩，杨智刚，魏泰(甘肃省特种设备检验研究院，兰州730020)摘要：针对传统小波阈值去噪算法中阈值选取困难，提出一种新的小波一EMD—SVD差分谱组合模式。对原始信号做小波分解得到一系列细节信号，不再通过小波阈值将强噪声小波系数简单地置零，而是对其进行EMD—SVD差分谱微弱信号提取，最后进行重构。实验结果表明，该算法对强噪声环境下信号的去噪效果明显且平稳。关键词：小波变换；EMD分解；SVD分解；差分谱；微弱信号提取中图分类号：TP206．3文献标志码：A文章

2、编号：1000—0682(2015)04—0095—03AnimprovedmethodforwaveletthresholddenoisingZHANGYan，YANGZhigang，WEITai(GansuSpecialEquipmentInspectionandResearchInstitute，Lanzhou730020，China)Abstract：Forthedificultyofselectingthresholdvalueinthetraditionalwaveletthresholddenoisingmethod，

3、anewtypeofwavelet—empiricalmodeldecomposition(EMD)一singularvaluedecomposition(SVD)isproposed．Anoriginalsignalisdecomposedbywavelettransformandagroupofdetailsignalsayeobtained，however，heavynoisewaveletcoefficientsarenotsimplysettozerobywaveletthresholdanymore，whereasthe

4、seheavynoisewaveletcoefficientsareusedtoEMDandSVDdifferencespectrumdecomposingandextractstheweaksigna1．Finallyreconstructsthesingle．Theresultindicatesthatthedenoisingeffectsareobviousandsmoothinheavynoisesurrounding．Keywords：wavelettransform；EMDdecomposition；SVDdecompo

5、sition；differencespectrum；weaksingleextraction0引言1小波去噪原理信号在采集、转换及传输过程中经常会受到设给定一个基本函数(t)，令备、环境等因素的影响，导致信号被噪声污染；噪声=()(1)的存在将影响系统的分辨率和稳定性，严重时会淹√a没正常的信号，导致系统无法正常工作⋯。强噪声式中：a，b均为常数，且a>0。环境下的无线通信技术已成为当今信号处理研究的给定平方可积信号(t)，即(t)EL()，则热点问题之一。传统的小波阈值去噪法在信噪比比()的小波变换定义为：较高的情况下显示出很好的

6、效果，但是当噪声严重wL()=㈩)出=甚至淹没正常信号时却无能为力。针对上述问题，提出一种新的小波一EMD—SVD差分谱组合模式。J(t)6dt=<(f)，()>(2)实验表明，该方法能有效地应用于强噪声干扰环境式中：a，b和t均是连续变量，为母小波函数的下的信号去噪。共轭，<(t)，(t)>为取内积。小波变换具有很强的去数据相关性，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的小波系数幅值。因此选取适当的阈值to以达到去噪的目的。收稿日期：2014—05—19经典阈值去噪有：作者简介：张岩(1982)，男，甘肃兰州人，硕士，工程师，

7、主要从硬阈管法。。(3)事电梯、起重机械、场内机动车辆等机电类特种设备检验工作。l·96·工业仪表与自动化装置2015年第4期。)2)对细节信号做固定阈值处理，当Il≥A时软阈岱法O,[oJ为dl，d2，⋯，d；当I∞l

8、前3个IMF分量作为研究对象，分别构序列，每一个序列称为一个IMF，IMF分量满足如下造mx维Hankel矩阵。2个条件：5)对各个Hankel矩阵进行奇异值分解并绘制1)其极值点个数和过零点个数相同或最多只其差分谱曲线图。确定谱图中