更新日期: 2024-06-16

基于小波神经网络的信号去噪时的阀值自学习

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基于小波神经网络的信号去噪时的阀值自学习 4.7

本文针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阀值选择,提出以小波神经网络加标 准信号来标定去噪阀值的方法,从而提高对信号的去噪性能。

基于小波阀值的信号去噪 基于小波阀值的信号去噪 基于小波阀值的信号去噪

基于小波阀值的信号去噪

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利用小波变换消除噪声的方法有多种,如小波模极大值去噪、小波阀值去噪等。本文首先分析小波变换的基本原理,分别对小波变换的模极大值去噪法和阈值去噪法的原理进行阐述,通过计算机仿真表明小波阈值法和模极大值法去噪的有效可行。

转向架应力信号小波阀值去噪处理 转向架应力信号小波阀值去噪处理 转向架应力信号小波阀值去噪处理

转向架应力信号小波阀值去噪处理

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为解决信号检测中经常存在的噪声污染问题,本文利用小波变换进行降噪处理。分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择,并在matlab中进行了信号降噪的模拟仿真实验。分析结果证明了转向架应力处理以无偏似然估计硬阀值法且分解层数位5层是处理效果最好。

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基于小波阀值消噪的硝铵NQR信号处理 4.4

针对硝铵(an)核电四极矩共振(nqr)信号通过傅立叶变换频域分析缺乏信号时域信息的特点,对硝铵nqr信号进行时频分析,达到从强背景噪声下检测出nqr信号的目的.引入小波分析阀值去噪的方法对硝铵nqr信号进行处理.对处理后数据与标准信号之间的相关系数进行分析.实验结果表明小波阀值去噪方法可以成功检测到硝铵的nqr信号.

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信号消噪是小波变换的重要应用,介绍了小波消噪的基本原理及其主要步骤,以及软阀值消噪方法及软阀值规则的选取,最后利用实验仿真信号和现场实测汽轮机振动信号,并考虑噪声方差估计的对消噪的影响,分析比较了各种软阀值选取方式的消噪效果,从而得到软阀值选取方式的有价值的规律和原则,利用最佳软阀值处理后的小波系数重建信号,分析结果表明该方法能够最有效地消除噪声。

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小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度。从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用matlab实现了编程代码。通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生。

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结合小波分析和神经网络,建立了小波神经网络预测模型和改进的小波神经网络模型,并将其应用到某地铁施工变形预测中。3种预测模型(传统的神经网络、小波神经网络和改进的小波神经网络)的对比分析表明,改进的小波神经网络模型精度高,具有很好的应用前景。

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由于小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度,文章从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用此方法对所获得的基坑变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并运用c++语言实现了编程,经过对某基坑变形监测预报的研究表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可以及早为基坑梁变形做出预警,以避免或减少灾害的发生。

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变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、bp神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助matlab编程,建立了改进的bp神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的bp神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.

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基于变压器器身振动信号的监测方法是近年来国内外研究的一种新方法,本文主要针对变压器振动机理及采集到的振动信号进行研究,利用小波变换在信号处理方面的强大功能,通过对实际运行的电力变压器振动信号进行时频域分析处理,去除信号白噪声。

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以小波分析和bp神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用ca6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。

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卢春

职位:机电/土建专业监理工程师

擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林

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