声发射信号处理及去噪方法的算法实现

分析了基于声发射技术检测中噪声的来源及处理方法,并对消噪方法中采用的傅立叶算法和小波分析方法进行比较。描述了小波去噪的原理以及几种阂值的确定方法,并提出了一种改进的阈值函数。     

一种新的小波阈值去噪方法

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,然而,常用的软阈值和硬阈值法存在各自的局限性,对此,本文提出了一种新的阈值处理方法,仿真试验结果表明,新的阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阈值.     

基于小波分析的柴油机振动信号处理研究

在简单介绍小波分析的基础上,设计实验方案,应用专业软件DASP2005采集柴油机缸体的振动信号,利用MATLAB编写程序,采用改进小波包软阈值消噪方法对信号进行消噪处理,提取归一化特征向量,为故障诊断提供可靠的数据。     

基于小波变换的ICESAT-GlAS波形处理

小波变换在信号处理方面的优势越来越明显,但是小波中的小波基不是唯一的,所以采用不同的小波基即使处理同一组数据其结果也会不同。为了确定那种小波基更适合于大光斑激光雷达,通过对MATLAB中常用的小波基参数特性的比较分析最终确定选用Daubechies小波基和Symlets小波基,并分别通过对ICESAT-GLAS波形进行小波分解、阈值处理和小波重构来实现波形去噪过程。结果表明:用Symlets小波基中的sym7小波基比用Daubechies小波基中的db1小波基去噪后波形信噪比要高,而均方根误差则比用Daubechies小波基中的db1小波基的低,由此看来Symlets小波基中sym7小波基更适合于处理大光斑激光雷达波形数据。     

平移不变小波包去噪方法

由于小波基缺乏平移不变性,传统小波及小波包去噪算法可能使信号急剧变化部分产生人为振荡现象.提出了基于平移不变的小波包去噪方法,对所分析的信号进行循环平移,利用软或硬阀值对该信号的小波包系数进行压缩,重构信号,再进行相反的循环平移,通过多次的平移—消噪—平移,平均所获得的结果,从而消除小波包基的平移依赖性.对比普通小波包去噪,该方法能有效地消除人为振荡现象,使去噪后的信号更光滑,更逼近真实信号.     

基于小波阈值法的电缆故障信号分析

根据电缆故障信号的特点,采用基于小波分析的电缆输电线路故障测距方法。选取合适的小波,并采用改进的小波阈值消噪方法对故障波形进行消噪。仿真试验结果表明,此方法在对信号消噪时能得到较理想的结果,减小了行波在线路上信号衰减对测距精度的影响,对线路故障距离具有较高的测量精度。     

基于小波变换的林业图像处理研究

从工程应用角度出发,介绍了二维离散小波变换的一般形式,应用二维小波分析技术对图像进行消噪、压缩等处理,指出小波变换在图像处理中有着较好的效果,具有压缩比高、速度快、去噪效果好的优点, 这是由于小波的多分辨率特性决定的。     

基于多重降噪的轴承故障诊断研究

针对轴承振动信号特征提取困难的问题,提出一种多重降噪方法,对信号进行降噪处理。首先通过小波软阈值(WTD),实现初步降噪。利用集合经验模态分解(EEMD)得到一系列特征模态函数(IMF),根据计算的相关系数,挑选出合适的IMF分量,得到第二重降噪信号。将IMF分量设为奇异值分解(SVD)的前置处理单元,依次去噪并重构信号,实现第三层降噪。基于MATLAB进行仿真实验,将EEMD-SVD算法与该方法进行对比,可看出该方法降噪后信噪比明显提高。对轴承数据进行处理,验证了经该方法降噪预处理后故障信号特征提取的有效性。     

基于小波分析的木材干燥过程的声发射信号的去噪研究

指出了木材结构的各向异性导致了木材声发射信号的提取的困难性。小波分析作为信号和信息的处理工具由于其优越性已经被大家所认可,特别是在去噪方面,小波的多分辨分析、相关性、低墒性使其在去噪领域有着独特的优势。声发射技术是一种动态的无损检测技术,它不仅能对缺陷进行实时的动态监测,还能对发展趋势进行预测。     

基于ICESat-GLAS数据的波形去噪算法优选与森林冠顶高反演模型建立

【目的】比较基于不同窗函数的GLAS数据去噪算法和多种森林冠顶高反演模型的精度,优选波形去噪算法并确立对森林冠顶高估算精度较高的反演模型,为森林生物量估测等研究奠定数据基础。【方法】首先基于布莱克曼窗函数和高斯窗函数对GLAS数据进行去噪处理,采用RMSE和SNR定量比较2种波形去噪方法的去噪效果;然后对去噪效果最好的窗函数去噪后的波形提取波形参数,并分针叶林、阔叶林、针阔混交林和不分林型4种情况,采用线性回归方法,以波形长度为参数建立波形参数模型,以波形长度、地形指数为参数建立地形因子模型,在地形因子模型基础上,逐步引入波形半能量高、波形前缘长度和波形后缘长度等参数建立全模型,比较3类模型的模拟效果。【结果】高斯窗函数去噪后的RMSE较低、SNR较高,去噪效果较优;冠顶高反演模型中,分林型和不分林型情况下,全模型模拟效果均优于其他2类模型。其中地形因子模型中针叶林效果较好:R~2=0.853,RMSE=2.519 7 m;全模型中针阔混交林效果最好:R~2=0.972,RMSE=1.001 4 m。【结论】高斯窗函数对GLAS波形去噪能力较强,且在复杂地形情况下,当引入多种波形参数结合地形因子建立多元线性回归模型时,模型对各林型最大冠顶高的解释能力显著提高,可在一定程度上克服地形因子模型在坡度较大地区对冠顶高解释困难的问题,实现复杂地形情况下森林冠顶高的精确估算。     

遥感图像融合中改进的IHS和小波变换方法

对于真彩多光谱图像和它的全色图像融合时出现的颜色扭曲现象,利用改进的HIS和小波变换方法进行处理,可有效地消除颜色扭曲问题,提高融合图像分辨率。在算法中采用db4小波和取权求平均值的获取系数方法,得到的融合效果最好。     

数码3D打印木纹图像清晰度的调整与评价

本研究以建立高品质的木纹数字图像库为目标,对天然木纹进行扫描采集与图像处理,为数字化木纹3D打印技术在家具和木制品表面装饰中的应用提供技术基础。为获得高品质的木纹图像,通过主观评价从Photoshop与MATLAB常用的几种去噪方法中选取3种较优的去噪方案,并利用调制传递函数(MTF)与能量梯度函数(EOG)系统评价了这3种方案的去噪效果;比较了Lab与RGB两种颜色模式下的木纹图像应用USM锐化的效果,并从"叠加/高反差保留"方法与USM锐化中选出最佳方案进行素板木纹图像与透明底漆涂饰木纹图像的锐化效果对比。研究结果表明:去噪效果越好,图像的MTF值越大,EOG值越小;锐化效果越好,图像的MTF值与EOG值越大,木纹图像越清晰。2种函数对木纹图像清晰度的评价与主观评价具有一致性,其中,能量梯度函数的灵敏度更高,但对锐化效果的评价存在一定误差。在还原扫描得到原木纹图像纹理细节的同时,去噪与锐化也在一定程度上改变了原木纹图像的色泽。     

基于交互模式和图像处理的针叶材生长轮测算方法

为了快速测算针叶材生长轮,本研究提出基于人机交互模式和图像处理的方法测算针叶材生长轮数。该方法需截取宏观横截面局部矩形图像,经过平滑、直方图均衡化、边缘检测、腐蚀,以及判断连通性后去噪、膨胀等算法处理后,基于稳定状态多数投票计数法,结合人工交互判断得到生长轮数。与传统图像技术处理针叶材生长轮相比,交互模式允许用户在具体测算过程中给定不同阈值,解决了针叶材生长轮测算方法无法适应不同树种、不同样本、不同图像质量的难题;把边缘检测结果矩形图像左右两侧的颜色处理成与轮界线一致,并使两侧区域与轮界区域构成连通的区域,再通过连通性判断,把其他噪声基本消除,从而达到非常好的去噪效果。基于该方法开发的"针叶材宏观生长轮测算系统",对生长轮数分别为19,21,104,235的五针白皮松(Pinus squamaia)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、翠柏(Calocedrus formosana)、北美红杉(Sequoia sempervirens)进行了处理。试验结果表明,基于交互模式和图像处理的针叶材生长轮测算方法所得出的生长轮数与人工计数的生长轮数相对误差不超过5%。     

小波分析在集材拖拉机齿轮箱故障诊断中的应用

本文介绍了一种处理非线性信号的新方法,小波分析方法。描述了小波变换的基本构造及其特性,从理论角度,讨论了该变换在集材拖拉机变速箱中的应用及前景。     

基于植被光谱信息的龟裂碱土碱化程度预测研究

以宁夏平罗县龟裂碱土为研究对象,以实测植被光谱和土壤pH值为基础数据源,通过对原始光谱数据进行小波阈值去噪,和对数、一阶微分、多元散射校正、归一化等8种变换,筛选土壤碱化程度最佳光谱变换方式和敏感波段,用一阶傅里叶和三次多项式进行回归分析、比较,来构建更加精确的龟裂碱土信息预测模型。研究表明:植被光谱反射率一阶微分变换在波段861nm处为最佳敏感波段,相关系数为0.86;多项式拟合比傅里叶拟合效果好;以最佳光谱指标和土壤pH值为变量,构建的pH含量三次多项式预测模型精度最高,在0.01显著性水平上通过检验,该模型可为干旱区半干旱地区土壤碱化程度遥感定量反演提供依据。     

基于小波的阈值法图像降噪分析与仿真

本文论述了基于小波的闽值法图像降噪，分别描述了固定阈值法和自适应闽值法的算法流程，并在matlab7.7.0上进行了仿真实现，实验结果表明，自适应阈值法要比固定阈值法的效果好。     

基于支持向量机的Landsat-8影像森林类型识别研究

以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kappa系数为0.87,单一分类精度中,阔叶林针叶林针阔混交林。只利用光谱特征的分类结果精度为81.26%,结合光谱和纹理特征的规律,能够提高分类精度。     

基于三维激光扫描技术的原木三维图像重构

为实时健康监测森林资源的生长状况,以原木为试验样本,利用三维激光扫描技术(3D Laser Scanning Technology)对原木进行扫描,得到原木点云数据,共计1 016 990个数据点。经扫描直接得到的点云数据存在噪点且数据量过多,给重构原木三维模型增加了困难,因此需要对点云数据进行分割、去噪和精简。本研究应用K均值(K-means)聚类算法对点云数据进行数据分割;自组织映射(Self Organization Map,SOM)神经网络对点云数据进行数据去噪;弦高偏移算法(Chord Height Offset Algorithm)对点云数据进行数据精简;最后得到564 821个数据点,根据处理后的点云数据对原木三维模型进行重构。试验结果证明,得到的原木三维重构图像清晰且不失真,保留了表面的完整特征信息,进而对树木的生长状况进行评估,此方法也可应用在遥感卫星图像处理上。     

基于Roberts算子的牡丹红斑病叶病斑边缘检测方法比较

为了准确快捷地获取牡丹红斑病叶病斑边缘,使用Roberts算子对图像进行边缘检测分析,研究了不同染病阶段病斑的特点及边缘检测阈值。根据不同染病阶段的病斑边缘检测阈值的范围,提出了适用于牡丹红斑病边缘检测的改进Roberts边缘检测方法。结果表明:Roberts算子能够对牡丹红斑病病斑边缘进行检测,传统Roberts算子检测的方式对目标叶片的病斑边缘平均检出率为63%。改进Roberts算子对牡丹红斑病病斑边缘检测的效果有所提高,病斑边缘平均检出率在73%左右,其检测阈值选取较传统算法更加合理。从一定程度上减少了病斑边缘检测的人为干扰因素,客观上提高了检测的自动化水平,增强了模型的鲁棒性,降低了选择阈值时的数据损失。     

分形编码器的改进研究

对分形编码器进行研究并提出一种改进算法。该算法在小波域进行图象子树的分形匹配,并利用小波子树的相似性引入提升模式,发挥了小波变换WT和Fractal的优点,在实践中收效良好。