一种机电复合传动状态监测信号小波降噪方法技术

本发明专利技术公开了一种机电复合传动状态监测信号小波降噪方法，它涉及一种基于改进阀值函数的机电复合传动状态监测信号小波降噪方法。其步骤为：1、确定所使用的小波函数和分解层数n；2、估计含噪信号噪声方差，确定阀值确定原则，基于改进阀值函数计算各层阀值；3、采用wavedec对含噪信号进行n层小波分解；4、得到小波分解后的各层高频小波系数；5、高频小波系统绝对值大于阀值，就按照改进小波阀值函数保留原高频小波系数值；高频小波系统绝对值不大于阀值，按照改进小波阀值函数缩小高频小波系数值；6、采用waverec将修改后的各层高频小波系数与第一层低频小波系数进行重构；7、得到降噪信号。本发明专利技术对非平稳随机信号进行降噪处理可以得到较好结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种基于改进阀值函数的机电复合传动状态监测信号小波降噪 方法，它涉及。
技术介绍
小波阀值降噪方法具有实现简单，计算量小和降噪效果好等特点，在工程应用中 得到深入研宄和广泛应用。研宄发现影响小波阀值降噪效果的因素主要包括阀值函数的选 取、阀值的选取、小波函数的选取、信号小波分解层数的选择等，合理选择和确定这些影响 因素将直接影响对信号的降噪处理效果。 阀值的选取是影响降噪效果的重要因素之一。如果选取阀值过小会导致部分噪声 的小波系数无法被置零，导致因保留过多噪声成分而使降噪效果不理想，反之，阀值选取过 大会使有用信号的小波系数被置零，这样有用信号同噪声一起被滤掉。无论基于怎样的阀 值选取原则，准确的噪声方差估计是阀值选取的关键。而传统噪声方差估计准确性具有受 噪声值的波动影响较大的问题，从而导致了降噪效果不佳。
技术实现思路
针对现有技术上存在的不足，本专利技术目的是在于提供一种机电复合传动状态监测 信号小波降噪方法，克服传统阀值函数固有缺陷，选择使用最小Shannon熵准则选择最优 小波函数，利用各层小波系数的白化检验自适应确定信号小波分解层数，并基于高斯混合 模型估计噪声方差，使用3〇法则确定各尺度阀值选取。基于以上方法利用改进法制函数 对非平稳随机信号进行降噪处理可以得到较好结果。 为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种机电复合传动状 态监测信号小波降噪方法，其步骤为：1、确定所使用的小波函数和分解层数n;2、估计含噪 信号噪声方差，基于改进阀值函数确定阀值确定原则，计算各层阀值；3、采用wavedec对含 噪信号进行n层小波分解；4、得到小波分解后的各层高频小波系数；5、高频小波系统绝对 值大于阀值，就按照改进小波阀值函数保留原高频小波系数值；高频小波系统绝对值不大 于阀值，按照改进小波阀值函数缩小高频小波系数值；6、采用waverec将修改后的各层高 频小波系数与第一层低频小波系数进行重构；7、得到降噪信号。 本专利技术在最小尺度高频小波系数中，解决由信号成分小波变换得到的系数与由噪 声成分小波变换得到的系数的分割问题。针对传统噪声方差估计准确性受噪声值的波动 影响较大的问题，提出了兼顾准确性与高效性的最小尺度高频小波系数两状态高斯混合模 型分类策略，利用多尺度噪声小波变换数学机理准确估计噪声方差，方差估计算法描述如 下： 对含噪信号进行一层小波分解，得到最小尺度高频小波系数，利用两状态高斯混 合模型对高频小波系数进行分类，按照每组内数据都具有相同的统计特性分析得到信号类 和噪声类小波系数。然后在噪声类小波系数集合内对小波系数进行方差计算，根据各尺度 间噪声方差的相关性，进行对噪声方差进行估计。 本专利技术的有益效果：克服传统阀值函数固有缺陷，选择使用最小Shannon熵准则 选择最优小波函数，利用各层小波系数的白化检验自适应确定信号小波分解层数，并基于 高斯混合模型估计噪声方差，使用3〇法则确定各尺度阀值选取。提出一种改进的双变量 阀值函数，通过调整双变量函数参数值，改进其降噪性能。，新阀值函数具有与硬阀值、软阀 值函数相同的功能的同时，还克服了软、硬阀值方法的缺陷，无论0取值大小，新阀值函数 都具有连续性，避免了硬阀值方法中的函数不连续导致的重构信号震荡，且0取值直接改 变阀值对小波系数的处理结果，克服了利用软阀值方法处理后小波系数存在恒定偏差导致 的重构信号与真实信号之间存在差异的缺陷。基于以上方法利用改进法制函数对非平稳随 机信号进行降噪处理可以较好结果。基于以上方法利用改进法制函数对非平稳随机信号进 行降噪处理可以较好结果。【附图说明】 下面结合附图和【具体实施方式】来详细说明本专利技术； 图1为本专利技术的方法流程图； 图2为本专利技术的噪声方差估计方法流程图； _ 2]图3为本专利技术的。max/ 〇min随〇 nQise/ 〇signal变化的曲线； 图4为本专利技术中未添加白噪声的各仿真信号图； 图5为本专利技术中添加白噪声的仿真信号图； 图6为本专利技术中利用硬阀值函数仿真信号降噪效果图； 图7为本专利技术中利用软阀值函数仿真信号降噪效果图； 图8为本专利技术中利用改进阀值函数仿真信号降噪效果图； 图9为本专利技术的软硬阀值函数与改进法制函数对比图。【具体实施方式】 为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合【具体实施方式】，进一步阐述本专利技术。 参照图1，本【具体实施方式】采用以下技术方案：一种机电复合传动状态监测信号 小波降噪方法，其步骤为：1、确定所使用的小波函数和分解层数n;2、估计含噪信号噪声方 差，基于改进阀值函数确定阀值确定原则，计算各层阀值；3、采用wavedec对含噪信号进行 n层小波分解；4、得到小波分解后的各层高频小波系数；5、高频小波系统绝对值大于阀值， 就按照改进小波阀值函数保留原高频小波系数值；高频小波系统绝对值不大于阀值，按照 改进小波阀值函数缩小高频小波系数值；6、采用waverec将修改后的各层高频小波系数与 第一层低频小波系数进行重构；7、得到降噪信号。 本专利技术采用新改进双变量阀值函数，通过调整双变量阀值函数参数值，改变其降 噪性能。 新阀值函数表达式如下： (1)[0023【主权项】1. ，其特征在于，其步骤为：（I)、确定 所使用的小波函数和分解层数η ; (2)、估计含噪信号噪声方差，确定阀值确定原则，基于改 进阀值函数计算各层阀值；（3)、采用wavedec对含噪信号进行η层小波分解；(4)、得到小 波分解后的各层高频小波系数；（5)、高频小波系统绝对值大于阀值，就按照改进小波阀值 函数保留原高频小波系数值；高频小波系统绝对值不大于阀值，按照改进小波阀值函数缩 小高频小波系数值；(6)、采用waverec将修改后的各层高频小波系数与第一层低频小波系 数进行重构；（7)、得到降噪信号。2. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，所述的步骤（1)中的小波函数采用新改进双变量阀值函数，通过调整双变量阀值函数 参数值，改变其降噪性能： 新阀值函数表达式如下：其中β值可调节过渡区域的阶次，影响降噪信号的平滑度，控制阀值处理后小波系 数与原始小波系数之间的偏差；当β =〇, a =〇时实现函数具有硬阀值函数形式，当 β -+ 〇?，α =丨实现函数无限趋近软阀值函数形式。3. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，所示的步骤（2)中的方差估计算法描述如下：对含噪信号进行一层小波分解，得到最小 尺度高频小波系数，利用两状态高斯混合模型对高频小波系数进行分类，按照每组内数据 都具有相同的统计特性分析得到信号类和噪声类小波系数；然后在噪声类小波系数集合内 对小波系数进行方差计算，根据各尺度间噪声方差的相关性，进行对噪声方差进行估计。【专利摘要】本专利技术公开了，它涉及一种基于改进阀值函数的机电复合传动状态监测信号小波降噪方法。其步骤为：1、确定所使用的小波函数和分解层数n；2、估计含噪信号噪声方差，确定阀值确定原则，基于改进阀值函数计算各层阀值；3、采用wavedec对含噪信号进行n层小波分解；4、得到小波分解后的各层高频小波系数；5、高频小波系统绝对值大于阀值，就按照改进小波阀值函数保留原高频小波系数值；高频小波系本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机电复合传动状态监测信号小波降噪方法，其特征在于，其步骤为：(1)、确定所使用的小波函数和分解层数n；(2)、估计含噪信号噪声方差，确定阀值确定原则，基于改进阀值函数计算各层阀值；(3)、采用wavedec对含噪信号进行n层小波分解；(4)、得到小波分解后的各层高频小波系数；(5)、高频小波系统绝对值大于阀值，就按照改进小波阀值函数保留原高频小波系数值；高频小波系统绝对值不大于阀值，按照改进小波阀值函数缩小高频小波系数值；(6)、采用waverec将修改后的各层高频小波系数与第一层低频小波系数进行重构；(7)、得到降噪信号。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，邱文伟，王伟达，聂海棹，马越，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11