导读:本文包含了小波消噪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,阈值,电信号,向量,变量,算法,卷积。
小波消噪论文文献综述
曹蔚,王宁,王栋,张晗,王海文[1]（2019）在《基于MED和Morlet连续小波消噪的冲击特征提取方法》一文中研究指出在滚动轴承疲劳损伤产生的初始阶段,由于振动传递路径的复杂性和强噪声的作用致使微弱损伤信息被掩盖。为了提取局部损伤所激励的冲击信号,提出一种最小熵盲反卷积(minimum entropy deconvolution,MED)和Morlet小波相邻系数消噪相结合的检测方法。以峭度指标为优化目标的最小熵盲反卷积可以高效消除传递通道的影响,增强冲击特征,结合Morlet小波相邻系数收缩策略提出改进消噪算法提高对局部特征的精细刻画能力,进一步抑制了高斯成分的干扰,从而实现在反卷积输出信号中检测微弱冲击成分。仿真和实验结果显示,用最小熵盲反卷积和改进Morlet小波相邻系数消噪技术提取振动加速度信号中的周期性冲击特征是可行的。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年09期）
蔡金祥,袁建华,张震,陈庆[2]（2018）在《改进小波消噪在金属氧化物避雷器在线监测中的应用》一文中研究指出判断金属氧化物避雷器是否存在老化情况,可以依据其泄露电流。在监测泄漏电流时,因泄漏电流的幅值非常小并且微弱,其中掺杂着许多干扰电流,需要将这些电流进行消噪,提出了一种将小波进行平移并且不变的方法,介绍了所使用的新阈值改进小波消噪法。该方法首先将金属氧化物避雷器中掺杂信号进行小波分解,将这些信号分解成不同尺度的信号,进行平移变换后给出新的阈值,最后再重新构建信号。使用MATLAB进行仿真验证得到,改进后的小波消噪法得到的电流波形更清晰,容易区分出正常的避雷器以及已经老化的避雷器。(本文来源于《电力与能源》期刊2018年05期）
黄勇,王克鸿,周晓晓[3]（2018）在《CO_2气保焊电信号的平移不变量小波消噪》一文中研究指出CO_2气保焊的焊接过程中电信号含有大量随机非平稳噪声,消噪预处理是电信号后期分析的重要环节。常见的信号滤波方法有硬件滤波和软件滤波,其中小波阈值消噪方法在软件滤波中应用最为广泛,该方法能够很好的消除电信号中的噪声,但在信号不连续点处易产生伪吉布斯现象。提出利用一种平移不变量小波方法(Translation invariant de-noising,TID)对焊接电信号进行去噪处理,其通过对信号进行多次循环平移,再将平移后的信号进行软(硬)阈值小波消噪处理,然后将消噪后的重构信号进行反向逆平移,最后再对去噪结果进行平均,该方法可消除软阈值小波消噪产生的伪吉布斯(Pseudo-Gibbs)现象。结果表明相对于传统软阈值小波去噪法,该方法去噪后的信噪比更高,去噪后信号更加逼近于真实信号。该方法在熔化极气体保护焊电信号降噪处理方面具有广泛的前景,进一步扩展了小波方法在焊接中的应用。(本文来源于《机械工程学报》期刊2018年08期）
吴忠强,康晓华,于丹琦[4]（2018）在《基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别》一文中研究指出提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,建立识别模型。引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群和遗传算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年01期）
梁永平,严丽萍[5]（2017）在《基于小波消噪的动态灰色桥墩沉降预测模型》一文中研究指出桥墩由于受到自重、活荷载、地面沉降等因素的影响,其沉降量数据中白噪声明显。通过选择RMSE、NSR等评价指标来建立相应的小波基函数,结合基于小波消噪技术的动态灰色理论预测模型,以动态新信息修正模型,进而对滤波后的估计值进行补偿以提高消噪效果。结果分析表明,该模型克服了传统预测模型的缺陷,改进了滤波效果,证明了该方法的可行性及有效性。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2017年06期）
康晓华[6]（2017）在《基于小波消噪和智能优化算法的板形模式识别》一文中研究指出近年来,作为第四次工业革命的核心,人工智能在模式识别领域扮演着越来越重要的角色,其在语音、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识图谱识别、分类、跟踪等方面的应用越来越广泛,人工智能在逐步的改变人类社会的各个方面。作为国民经济的支撑行业,钢铁工业一直以来都是备受关注的。随着科学技术的不断进步,各行各业对板带材质量的要求越来越严格。而轧制出高质量的板带材的首要任务就是提高板形模式识别的精度。将人工智能引入到板形模式识别当中,不仅可以提高板形模式识别的准确率而且还能加快识别速度。基于此本文的主要研究工作如下:针对在板形信号的测量当中存在噪声信号的问题,首先利用双变量阈值小波去噪,解决了软、硬阈值函数在处理小波系数方面存在的问题,使得去噪的效果更好。为了提高板形模式识别的准确率,提出基于支持向量机的板形识别模型。支持向量机在解决小样本、非线性和高维数的建模问题上,表现出较强的学习能力和泛化能力。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群、遗传和网格搜索算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。考虑到在实际信号当中,在去除噪声的同时,保留信号的奇异性也很重要,提出自适应阈值函数的小波去噪方法。针对支持向量机只适合单输入、单输出系统的问题,提出终端滑模模糊神经网络的板形识别模型。利用终端滑模权值调整律代替梯度下降法的权值调整律,提高网络的精度。引入布谷鸟算法优化模糊神经网络的模型参数,进一步提高识别的精度和收敛速度。仿真结果表明,提出的识别模型取得了更好的识别效果。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-12-01）
顾明亮,刘俊[7]（2017）在《表面肌电信号的小波消噪改进算法》一文中研究指出表面肌电信号是非平稳的随机信号,通过Mallet算法对其进行多分辨率分解分析,发现信号和噪声的小波变换系数具有相反的特性。研究了一种改进的自适应小波阈值算法,引入一个变量参数,将传统的统一阈值函数变为一种新的分层阈值函数;使阈值选择函数能够在闭区间上最大程度地保留有用信息。实验结果表明,该方法兼顾了软、硬阈值算法的优点,在表面肌电信号的视觉效果、信噪比和均方误差方面都有较好的效果。(本文来源于《上海电机学院学报》期刊2017年04期）
魏鹏[8]（2017）在《基于小波消噪技术的投影寻踪自回归预报模型》一文中研究指出针对径流序列呈现出的随机性和非线性等,基于耦合小波分析理论的降噪功能以及投影寻踪自回归模型的非线性逼近功能,建立一种组合预报模型,即PPAR-WDT。模型运用Mallat算法将径流序列进行分解;然后利用阈值消噪技术对含有噪声的高频信号序列进行降噪处理,最后重构新序列;运用投影寻踪自回归模型进行预报。将新组合模型应用于某水文站中长期径流预报的结果表明,相比于单一投影寻踪自回归等3种模型,PPAR-WDT模型具有更高的预报精度和更好的稳定性。(本文来源于《水力发电》期刊2017年08期）
李婧[9]（2017）在《小波消噪时间序列模型在红卫农场地下水预测中的应用》一文中研究指出近年来,随着红卫农场水田面积迅速增加及其水资源的过量开采,导致地下水水位进一步下降,逐渐威胁到农业生产,并出现地面沉降、地下漏斗等一系列问题。文章通过基于小波消噪理论的时间序列模型预测地下水水位,揭示该区域地下水水位的时间变化规律,从而为红卫农场地下水资源的合理利用及可持续发展提供理论依据。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2017年05期）
秦学珍,潘俊涛,赵阳,艾静静[10]（2016）在《基于模糊控制的小波消噪算法》一文中研究指出为了提高现有消噪算法消噪不彻底的弊端,本文提出一种模糊控制系统和小波阈值相结合的方法来对含噪声的信号处理。这种方法主要是用模糊系统的模糊逼近噪声,再用模糊推理系统对噪声的非线性动态性进行建模,对信号消噪;然后在用小波阈值的方法对模糊消噪后的信号根据小波消噪的原理进行第二步消噪处理;最后,得出消噪后的信号。经实验表明,这种方法消噪后的信号,含噪声少,消噪效果好。(本文来源于《电子世界》期刊2016年22期）
小波消噪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
判断金属氧化物避雷器是否存在老化情况,可以依据其泄露电流。在监测泄漏电流时,因泄漏电流的幅值非常小并且微弱,其中掺杂着许多干扰电流,需要将这些电流进行消噪,提出了一种将小波进行平移并且不变的方法,介绍了所使用的新阈值改进小波消噪法。该方法首先将金属氧化物避雷器中掺杂信号进行小波分解,将这些信号分解成不同尺度的信号,进行平移变换后给出新的阈值,最后再重新构建信号。使用MATLAB进行仿真验证得到,改进后的小波消噪法得到的电流波形更清晰,容易区分出正常的避雷器以及已经老化的避雷器。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波消噪论文参考文献
[1].曹蔚,王宁,王栋,张晗,王海文.基于MED和Morlet连续小波消噪的冲击特征提取方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[2].蔡金祥,袁建华,张震,陈庆.改进小波消噪在金属氧化物避雷器在线监测中的应用[J].电力与能源.2018
[3].黄勇,王克鸿,周晓晓.CO_2气保焊电信号的平移不变量小波消噪[J].机械工程学报.2018
[4].吴忠强,康晓华,于丹琦.基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别[J].中国机械工程.2018
[5].梁永平,严丽萍.基于小波消噪的动态灰色桥墩沉降预测模型[J].测绘地理信息.2017
[6].康晓华.基于小波消噪和智能优化算法的板形模式识别[D].燕山大学.2017
[7].顾明亮,刘俊.表面肌电信号的小波消噪改进算法[J].上海电机学院学报.2017
[8].魏鹏.基于小波消噪技术的投影寻踪自回归预报模型[J].水力发电.2017
[9].李婧.小波消噪时间序列模型在红卫农场地下水预测中的应用[J].黑龙江水利科技.2017
[10].秦学珍,潘俊涛,赵阳,艾静静.基于模糊控制的小波消噪算法[J].电子世界.2016
论文知识图
