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基于小波包分解与主流形识别的非线性降噪

苏祖强; 萧红; 张毅; 罗久飞 仪器仪表学报 2016年第09期

摘要:为解决工程实际中强噪声、非线性且频率成分复杂的振动信号降噪问题,提出了基于小波包分解和主流形识别的非线性降噪方法。采用小波包分解将原始振动信号正交无遗漏地分解到各频带范围内,根据各子频带中信噪空间分布,分别采用相应参数对小波包分解系数进行相空间重构;采用局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)主流形识别方法在高维相空间中实现信号与噪音的分离,并重构出降噪后的一维小波包分解系数,最后进行小波包分解重构得到降噪后的振动信号。通过仿真实验和实例应用对本文所提方法的有效性进行了验证,试验结果表明本文方法具有良好的非线性降噪能力。

关键词:小波包分解相空间重构流形学习非线性降噪

单位:重庆邮电大学先进制造工程学院; 重庆400065

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