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为解决农业水产养殖中,自动投饵装置在电机振动、系统振动和冲击力等各种噪声因素情况下,实现快速、准确提取重量信号和完成定量下料问题。本研究提出采用希尔伯特黄变换HHT(Hilbert-Huang,Trans-form)、经验模式分解EMD(Empirical mode decomposition)和Hilbert变换方法对动态称重信号进行降噪处理。实现振动、冲击作用下投饵机动态重量信号的降噪和有效提取,并基于试验数据拟合完成了对称重停止信号的提取预判与预测。试验表明,本研究方法称重实验误差3%,满足小量程计量误差要求,为提高农业水产养殖过程中动态称重的准确性和快速性提供了有效参考。 相似文献
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门超 《山东农业大学学报(自然科学版)》2019,(3)
滚动轴承在恶劣工况下容易发生损伤,进而影响整个设备安全,基于块坐标松弛算法的形态成分分析方法虽然能够实现信号中各成分的分离,但其计算复杂度较高,不利于滚动轴承的故障特征提取。针对上述问题,本文提出一种基于压缩采样匹配追踪的形态成分分析方法用于诊断轴承故障,以提高诊断的准确性。该方法首先针对信号中的不同成分构造相应的字典,然后在字典上利用压缩采样匹配追踪算法替代形态成分分析方法中的块坐标松弛算法对各成分进行重构,实现噪声和干扰的分离,最终通过包络分析实现滚动轴承的故障诊断。仿真和实验证明了算法的有效性。 相似文献
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主成分分析是一种重要的统计方法,本文通过对主成分分析法的原理,数学模型以及计算过程的分析,提供了利用主成分提取周期性信号的理论依据。针对单缸柴油机排气噪声主要由以点火频率为基频的1种周期噪声的特点,对用声传感器采集的排气噪声信号进行了主成分分析,提取周期信号,并利用短时傅里叶变换,从频域提取信号特征,为排气消声器结构参数的选取提供理论依据。 相似文献
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CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,自适应噪声的完备经验模态分解)-DFA(detrended fluctuation analysis,去趋势波动分析)滤波算法首先将含噪信号进行CEEMDAN分解,并以DFA方法提供的标度指数为依据,然后从分解得到的本征模态函数中自适应地选取有用的分量去重构信号.仿真试验表明,在不同信噪比背景下,该方法相对于小波阈值和EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)-DFA方法具有一定的优越性.此外,选用模糊熵与短时能量作为模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法的特征参数,对受典型强噪声干扰的大地电磁信号进行信噪识别,获得了较好的识别效果.鉴于此,将这2种算法相结合对实测信号中受到强干扰的部分进行识别与噪声抑制.结果表明,该方法能有效地克服传统整体滤波处理产生的过处理现象,在压制强噪声的同时能较好地保留实测数据中有用的低频成分. 相似文献
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木质复合材料无损检测中振动信号的处理方法 总被引：3，自引：0，他引：3
探讨了木质复合材料无损检测中常用的处理振动信号的三种方法：时域波形参数分析方法、傅里叶变换分析方法、小波分析方法的特点。从理论上分析了这三种方法在处理振动信号时的优缺点，提出了进行木质复合材料的振动无损检测时，不同的检测目的选择相应的振动信号处理方法。 相似文献
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应用独立成分分析和小波分解对木材声发射信号的析取 总被引：1，自引：0，他引：1
选取常温气干状态表面无缺陷的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)实木为试验材料,制成长800 mm、宽60 mm、厚30 mm的试件。使用UTM5105型万能力学试验机对试件进行破坏性试验,以500 kHz的采样频率采集木材三点弯曲试验产生的声发射(AE)信号,截取试验后期幅值无显著变化的一段原始信号作为研究对象。采用依据负熵最大化的快速独立成分分析(FastICA)盲源分离算法将原始信号分离成噪声和声发射信号,再对分离后的声发射信号进行5层小波分解后重构声发射信号波形;对重构声发射信号进行频域分析,通过与已知声发射信号的频域特征比较,验证信号析取的有效性。结果表明：构建的依据独立成分分析和小波分解(FastICA-Wavelet)的声发射信号析取方法,能够从混有声发射信号的类噪声信号中分解出声发射信号,利用小波分解能够进一步降低非独立噪声成分的影响。 相似文献
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由于农用电机中的齿轮运行环境恶劣,早期故障的不易发现,鉴于故障振动信号的非平稳性、非线性,并存在于大量的噪声信号中,很难提取故障特征。该研究采用数学形态滤波与局域均值分解相结合的方法。通过多结构多尺度数学形态滤波器对齿轮故障振动信号进行背景噪声滤除和振动信号提取,结合局域均值分解对信号进行处理,进而提取能量特征参数,并作归一化处理,最后采用BP神经网络对齿轮的各种运行状态进行分类识别。通过分析齿轮的正常状态,磨损和断齿与基于LMD分解的诊断结果作比较,该方法的故障识别率高于基于LMD和神经网络。 相似文献
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谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响.根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,依据小波分析具有对非平稳信号的分析和处理能力及多分辨率的特性,将小波变换理论应用于电网谐波检测中,提出了利用小波变换实现测量信号各次谐波的方法.仿真算例表明:小波包变换分析法能够正确地提取电力系统的谐波信号,将电流信号中的基波成分与高次谐波成分分离,验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于独立分量分析的噪声消除技术 总被引：2，自引：0，他引：2
通过分析传统去噪方法的优缺点,引入基于独立分量分析的噪声消除方法,该方法不需要观测信号为确定性信号的前提假设,通过对加噪观测信号进行盲源分离,得到源观测信号,从而实现对噪声的消除。仿真结果证明基于独立分量分析的噪声消除方法,有效地去除了观测信号中的加性噪声。 相似文献
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小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利 相似文献
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作为一种新型传感器,光纤光栅传感器因不受电磁干扰、信号传输可靠等优点在随钻测量中得到广泛应用。由于井下参数复杂且相互耦合,FBG传感器不可避免地会受其他参数的干扰,因此需要分析各种随机信号的特征,对所测参数进行正确的估计。在分析了井下温度、压力随机信号的特征后,建立了信号估计的模型。采用有限单元分析方法对检测的温度和压力二元关系进行相互影响分析;利用小波分析和Winner参数估计等方法对钻柱振动以及各种随机噪声干扰信号进行去噪平滑处理。在仿真模拟分析基础上,获得随钻测量井下光纤光栅传感器信号处理方法。应用结果表明,这些方法能够在复杂的井下环境条件下准确获取温度压力真实值。 相似文献
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小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法，讨论了该理论在振动攻丝扭短采样信号滤波中的应用，通过对所获得的扭矩信号进行小波变换，将其分解成若干个互不重叠的频带，利用阈值量化处理的方法去除噪声（高频信号），再将剩余部分进行重构，形成了抑制噪声的滤波信号，实验结果表明，该方法对采样信号进行滤波是十分有效的，对提高扭矩测量值的计算精度很有利。 相似文献
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拉曼光谱中尖峰及其临近信号频率极高,常规去噪方法难以区分高频噪声与特征峰信号,所以拉曼光谱去噪一直是该领域内研究热点和难点。针对该问题,提出临界分量判别法,该方法通过计算经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分量的归一化自相关函数,将固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)划分为噪声主导分量和信号主导分量两部分。根据噪声主导分量和信号主导分量的不同特点,分别使用模极大值方法、软阈值滤波方法处理各分量的小波系数,实现光谱信号去噪。仿真数据去噪实验表明,小波去噪法(1、2阶IMF为噪声主导分量)去噪效果优于其他方法(1阶IMF为噪声主导分量,1、2、3阶IMF为噪声主导分量),说明临界分量判别法可以正确识别噪声主导分量和信号主导分量。光谱数据去噪实验表明,应用小波去噪法处理拉曼光谱,信噪比以及均方误差均优于对整条光谱进行模极大值、软阈值和空域相关方法去噪,光谱中噪声几乎得到了完全抑制,突变特征峰信号得到完整保留,获得了最优滤波效果。 相似文献
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基于二进小波变换极大模法的土壤腐殖酸NMR谱信号滤噪 总被引：6，自引：2，他引：6
朱凤岗 《山东农业大学学报(自然科学版)》2002,33(2):193-196
实验数据的滤噪在分析化学领域中具有重要的意义。小波变换技术具有很强的具有信号分离能力容易把随机噪声从信号中分离出来，从而提高信号的信噪比。本文使用的滤噪方法不同于传统离散小波变换方法，而是通过引入二进小波变换和李氏指数的概念，根据噪声与有用信号的极大模截然不同的特征，实现信号滤噪。实验数据的仿真结果研究也证明该方法具有可行性。 相似文献
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语音增强在去除猪咳嗽噪声中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《山西农业大学学报(自然科学版)》2017,(11)
[目的]猪的咳嗽声音可用来评价猪的健康状况,然而在实际环境中,猪场中常装有风扇使得提取到的猪咳嗽声音信号受到低频风扇噪声的干扰。为了滤除低频噪声,提出了基于猪咳嗽声音信号的增强方法。[方法]结合猪咳嗽声音信号的特点,借鉴语音增强方法对含噪猪咳嗽声音信号进行去噪处理。首先,分别采集猪咳嗽声音信号和风扇噪声信号,利用MATLAB(2016a)对两种信号分别进行分析处理,得到其时频域特性。其次,采用基于离散余弦变换(DCT)的增强算法对含噪猪咳嗽声音信号进行处理,同时对基于经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的增强方法和DCT的增强算法在去除风扇噪声的效果进行比较。[结果]理论分析与仿真表明,在-5~5dB的信噪比环境中,基于DCT的增强方法无论是在低信噪比还是非平稳噪声环境下,均比基于EMD和WPT的增强方法得到更高的增强信噪比信号。[结论]说明基于DCT的增强方法具有更好的去噪效果,可以更好的分离出猪咳嗽声音信号和风扇噪声信号。 相似文献
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拖拉机整车振动测试系统的设计 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究设计拖拉机整车振动测试系统,为拖拉机整车振动特性研究提供平台。【方法】基于DaqLab/2005数据采集装置、LC0201信号调理器、传感器和计算机等,设计拖拉机整车振动信号采集部分;根据振动信号分析处理要求,基于MATLAB,应用频谱分析、小波分析、非线性振动的混沌分析等理论,设计振动信号分析处理部分。【结果】信号采集部分可以根据需要获得拖拉机在不同行驶速度和不同激振频率下的振动加速度信号;振动信号分析处理部分可以对信号进行预处理及相关分析、频谱分析和非线性信号的混沌分析等。采用拖拉机整车振动测试系统对上海-50拖拉机的整车振动进行实测,认为拖拉机整车振动是混沌振动。【结论】设计的拖拉机整车振动测试系统可用于拖拉机整车振动特性的研究。 相似文献