小波阈值去噪技术及其在LabVIEW上的实现.pdf

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1、小波阈值去噪技术及其在LabVIEW上的实现张琛。等小波阈值去噪技术及其在LabVIEW上的实现WaveletThresholdDenosingTechnologyandIt’SImplementationonLabVIEW旅跟原粤聪至蘑李起(西安建筑科技大学机电工程学院，陕西西安710055)摘要：针对数据采集和传输过程存在噪声、不利于日后信号分析这一问题，采用小波阈值法进行去噪。同时运用虚拟仪器的设计思想，利用LabVIEW集成开发环境和Matlab软件进行仿真试验，对傅里叶消噪法和不同的阈值消噪法进行了分析比较。结果表明．小波阈值消

2、噪法优于传统方法。具有广阔的应用前景。关键词：小渡变换阈值法消噪LabVIEWMaflab中图分类号：TN911+．4文献标志码：AAbstract：Inprocessesofdataacquisitionanddatatransmission，noisesareintroduced；thisisnotconducivetotheanalysisinfuture，SObyusingwaveletthresholdmethodfordenoising．，Inaddition，byadoptingthedesignconceptofvirtu

3、alinstrumentandIIbVIEWintegrateddevelopingenvironmentaswellasMatlabsoftware，throughsimulationtest．theFourierdenoisingandotherdifferentthresholddenoisingmethodsareanalyzedandcompared．Theresultsindicatethatthewaveletthresholddenoisingmethodisbetterthantraditionalmethods。and

4、canbeusedinvibrationmonitoring，thusitpossessesexcellentapplicationprospects．Keywords：WavelettransformThresholdmethodDenoisingLabVIEWMallab0引言在日常的机械设备监测、维护和诊断过程中，为了能够提取信号特征，需要对测得的信号做相关分析和处理。由于这些信号非常容易被噪声所干扰，因此，需要对采集到的信号进行消噪处理，以减少噪声所带来的影响。基于傅里叶变换理论的滤波法是目前使用较为广泛的消噪方法．但是这种方法的

5、实际应用效果却不尽如人意，因为它在抑制噪声的同时不能够保护信号的局部性。逐渐发展起来的小波分析法[】胡3则在这方面具有明显的优势，它具有多分辨率分析的特点，不但能够用于非平稳信号去噪，而且还能较好地保留信号的突变部分。1传统傅里叶变换法傅里叶变换建立了信号时域与频域之间的关系，它架起了时间域和频率域之间的桥梁。傅里叶变换一直被用于线性时不变信号处理，最主要的原因是傅里叶基函数所用的正弦波eJ“是所有线性时不变算子的特征向量。该方法适合滤除或压缩那些具有近似周期修改稿收到日期：2013—0l—09。第一作者张琛(1986一)，男，现为西安建

6、筑科技大学机械制造及其自动化专业在读硕士研究生；主要从事虚拟仪器制造方面的研究。《自动化仪表》第34卷第11期2013年11月性的波动信号。其实质是把波形分解成许多不同频率的正弦波并进行叠加，这样就可以把要分析的对象从时域转换到频域，实现对信号的分析。傅里叶变换是一种能够把时间域与频率域二者有机结合的数学变换．变换后的函数具有明确的物理含义，因此可以间接研究变换后的函数．从而研究原函数。这样一来，一些在时域内无法解决的问题就可以在频域中得到直观反映。由于傅里叶变换法所具备的这种域变换特性，使得在局部区域上的特征不能够得到反映，所以并不适合

7、用于局部分析。在傅里叶变换中，它的积分作用平滑了非平稳信号中包含的突变成分，因此，信号在突变时刻的频率成分就无从得知了。傅里叶变换能获得函数在整个频率轴上的频率特征，却不能够反映在局部特定时间范围内的特征这一弊端．使得我们不得不去寻找另一种新的时频分析方法。2小波变换理论1984年。法国物理学家j。Morlet在分析地球物理勘探资料时提出了一种新的方法，即小波变换(wavelettransform)。该方法本身具备多分辨率分析的特点，在时域和频域都能表征信号的局部特征。它被誉为分析信号的“显微镜”，因为它在低频部分表现出较高的频率分辨率和

8、较低的时间分辨率：而在高频部分表现出较高的17小波阈值去噪技术及其在LabVIEW上的实现张琛，等时间分辨率和较低的频率分辨率。在完美提取图像高频信息的同时，它还能很好地保持原图像的空间特性：