• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于同步擠壓小波變換的振動信號自適應(yīng)降噪方法

    2018-08-02 02:03:48陶新民王若彤
    振動與沖擊 2018年14期
    關(guān)鍵詞:峰度時頻分量

    沈 微, 陶新民, 高 珊, 常 瑞, 王若彤

    (東北林業(yè)大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院,哈爾濱 150040)

    在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號的獲取過程中,由于受到測試環(huán)境、設(shè)備以及人為因素等影響,獲取的振動信號往往受到隨機(jī)噪聲的干擾。當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時,這些干擾會使反應(yīng)故障特征的有效信息變得非常微弱。因此,對原始信號進(jìn)行降噪,提高信噪比是有效提取故障特征的前提條件和必要環(huán)節(jié)。然而,由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,測得的振動信號具有非平穩(wěn)性、非線性等特征,進(jìn)而加大了降噪難度。

    針對非平穩(wěn)信號的降噪問題,國內(nèi)外學(xué)者已展開了大量深入研究。其大致可分為基于傅里葉變換[1]、基于小波變換[2-6]以及基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)[7-9]等方法。這些方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn),其中傅里葉變換方法理論成熟,但難以處理噪聲抑制和信號邊緣保護(hù)兩者之間的矛盾,對頻率重疊的信號也難以區(qū)分;小波變換方法雖然降噪效果優(yōu)于傳統(tǒng)濾波方法且具有多分辨性能,但其時頻譜在頻率方向會出現(xiàn)能量發(fā)散現(xiàn)象,嚴(yán)重影響降噪性能。基于EMD時頻分析降噪方法因其具有很強(qiáng)的頻率帶選層性能,且具有自適應(yīng)分解的特點(diǎn),因此通常情況下其降噪性能相對于傳統(tǒng)小波變換方法而言有較大幅度的提高。但該方法極易受信號突變的影響,導(dǎo)致算法分解時出現(xiàn)混疊現(xiàn)象和端點(diǎn)效應(yīng),進(jìn)而影響降噪效果。針對以上不足,F(xiàn)ladndrin等[10]將噪聲輔助方法運(yùn)用到經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸庵袑?shí)現(xiàn)抗混分解,有效抑制了混疊現(xiàn)象,進(jìn)而提出集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夥椒?。由于信號?jīng)EEMD分解得到的固有模式分量(Intrinsic Mode Functions,IMF)其物理意義更加明顯,因此學(xué)者們相繼提出了諸多基于EEMD分解的降噪方法。其中文獻(xiàn)[11]考慮到噪聲多出現(xiàn)在高頻段,提出通過剔除前幾階IMF分量只保留剩余分量的方式進(jìn)行信號重構(gòu)實(shí)現(xiàn)降噪目的。然而該方法無法滿足噪聲出現(xiàn)在低頻段的情況,再者若原始信號中含有有效的高頻信息,這種方法也會導(dǎo)致有用信息的丟失。文獻(xiàn)[12-13]提出利用每一個IMF分量與原有信號互相關(guān)值的大小來選取IMF分量,但該方法因需要原始信號參與計(jì)算,而原始信號本身又含有噪聲成分,因此該方法可能會引入虛假分量影響降噪性能。文獻(xiàn)[14]利用振動信號周期性的特點(diǎn),提出依據(jù)IMF自相關(guān)函數(shù)和原始信號自相關(guān)函數(shù)的相關(guān)系數(shù)大小進(jìn)行IMF分量的選擇,該方法只適合于周期性明顯的信號,不具有普適性。需要說明的是EEMD雖然較好地抑制了混疊現(xiàn)象,但該方法由于缺少嚴(yán)格的數(shù)學(xué)物理基礎(chǔ),其穩(wěn)定性會受模態(tài)分量分解過程的影響,從而造成分解結(jié)果不準(zhǔn)確。

    針對該問題,Daubechies等[15]以小波變換為基礎(chǔ),通過對小波系數(shù)進(jìn)行壓縮重組的方法實(shí)現(xiàn)高精度、高分辨率的時頻分析[16-17]。作為新的時頻分析方法最初被應(yīng)用于油氣檢測[18]、地震弱信號提取[19]、地震信號面波去除[20]、諧波信號提取[21]等領(lǐng)域,而在振動信號降噪領(lǐng)域中的研究和應(yīng)用相對較少。鑒于此,本文利用SST分解得到的分量具有高精度、高分辨率,窄帶以及抗混疊等特點(diǎn),根據(jù)噪聲分量與真實(shí)分量頻率復(fù)雜度的不同以及噪聲分量自相關(guān)系數(shù)的分布特征,有選擇性地進(jìn)行信號重構(gòu)實(shí)現(xiàn)降噪目的。實(shí)驗(yàn)最后將本文方法同其他流行的方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明本文方法的降噪性能更強(qiáng)。

    1 同步擠壓小波變換及時頻性能對比分析

    1.1 同步擠壓小波變換簡介

    通常情況下傳統(tǒng)時變信號都可以表示成多個諧波信號的疊加形式,即信號f(t)可表示為:

    (1)

    式中:Ak(t)為第k個諧波分量的瞬時振幅,θk(t)為第k個諧波分量的瞬時相位,e(t)為噪聲或誤差,K為可分解分量的個數(shù)。

    同步擠壓小波變換是在小波變換的基礎(chǔ)上,根據(jù)時間-尺度平面各元素絕對值的大小,對平面中的能量進(jìn)行重新分配,最后通過映射公式將時間-尺度平面轉(zhuǎn)換為時間-頻率平面,達(dá)到提高時間和空間分辨率的目的。本文將利用同步擠壓小波變換實(shí)現(xiàn)振動信號降噪。同步擠壓小波變換算法步驟如下:

    算法首先對待分析的信號f(t)進(jìn)行連續(xù)小波變換(CWT),得到的小波系數(shù)為Wf(a,b),表達(dá)式為:

    (2)

    式中:a為尺度因子,b為平移因子;ψ*為共軛小波函數(shù),根據(jù)Plancherel定理,在頻率域等價變換為:

    (3)

    (ai,tm),ai=2i/nvΔt,i=1,2,…,Lnv

    (4)

    式中:nv為自定義變量,決定了尺度系數(shù)的個數(shù)。tm為采樣時間間隔點(diǎn),采樣時間間隔為Δt。L為最大尺度,其中f(t)的長度為n=2L+1。根據(jù)式(1),假設(shè)f(t)為通常意義上的單一諧波函數(shù)f(t)=Acos(wt),其傅里葉變換為:

    (5)

    代入式(3)中,其連續(xù)小波變換表示為:

    (6)

    (7)

    (8)

    其中median為中值函數(shù),則在中心頻率wl上同步擠壓小波變換值Tf(wf,b)為:

    (9)

    其中(Δa)i=ai-ai-1。同步擠壓小波反變換為:

    (10)

    1.2 小波變換與同步擠壓小波變換的時頻性能對比

    由上述分析可知傳統(tǒng)小波變換會在瞬時頻率附近出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象,導(dǎo)致時頻譜變得十分模糊。本文以信號f(t)=1.0 cos(2π×240t)+1.0 cos(2π×310t)為例進(jìn)行傳統(tǒng)小波變換,并與同步擠壓小波變換進(jìn)行對比分析。其中算法參數(shù)設(shè)置如下: Morlet為基本小波,nv=64,采樣頻率為1 000 Hz,采樣點(diǎn)數(shù)1 000。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1,2所示。

    圖1 傳統(tǒng)小波變換時頻圖Fig.1 Time-frequency spectrum after wavelet transform

    圖2 同步擠壓小波變換時頻圖Fig.2 Time-frequency spectrum after SST

    從圖1中我們發(fā)現(xiàn),信號經(jīng)傳統(tǒng)小波變換后得到的時頻譜能量在瞬時頻率兩側(cè)出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象,小波脊線較模糊;圖2是同步擠壓小波變換的時頻分析結(jié)果,可以看出同步擠壓小波變換的時頻分析效果更加清晰,在瞬時頻率方向更加聚焦,得到的小波脊線也更細(xì)更明顯。通過對公式(6)的分析可以看出,單一頻率的諧波信號經(jīng)傳統(tǒng)小波變換后得到的結(jié)果在b點(diǎn)位置,沿著瞬時頻率w0上下震蕩(ejwb)導(dǎo)致頻譜信息發(fā)散。同步擠壓小波變換正是基于這一點(diǎn),對傳統(tǒng)小波時頻譜中的能量進(jìn)行壓縮后重排,實(shí)現(xiàn)時間-尺度平面到時間-頻率平面的轉(zhuǎn)換。最終的結(jié)果正如圖1和圖2所示,同步壓縮小波變換時頻譜上的能量更集中,頻率分辨率更高。

    2 基于同步擠壓小波變換的自適應(yīng)降噪算法

    2.1 傳統(tǒng)相關(guān)降噪方法分析

    由于傳統(tǒng)的EEMD分解方法把信號分解為頻率由高到低的一系列IMF分量和一個殘余項(xiàng),基于EEMD的強(qiáng)降噪法假設(shè)混有噪聲的原始信號經(jīng)EEMD分解后得到的前幾個高頻IMF分量為噪聲,將其剔除并利用剩余的IMF分量重構(gòu)信號實(shí)現(xiàn)降噪目的。在應(yīng)用此方法進(jìn)行降噪時,最關(guān)鍵的問題就是IMF分量的選取。如果選擇不當(dāng)就會造成降噪效果欠佳,甚至由于原有真實(shí)IMF分量被剔除,導(dǎo)致信號中有用信息的丟失。為了解決上述問題,學(xué)者們又嘗試?yán)肐MF分量與原始信號相似性作為評價指標(biāo)判斷IMF分量的真實(shí)性,相繼提出了基于互相關(guān)信息和相關(guān)系數(shù)的EEMD降噪算法。這些方法都需要與原信號進(jìn)行比較分析,而原信號已被噪聲污染,用它與IMF分量進(jìn)行相似性的比較顯然容易導(dǎo)致誤判,因此可以說上述算法都沒有從根本上實(shí)現(xiàn)噪聲分量與真實(shí)分量的判別。

    2.2 基于IMF分量信號瞬時頻率穩(wěn)定度降噪方法

    由于噪聲信號屬于非線性、非平穩(wěn)信號,其瞬時頻率不穩(wěn)定,隨時間變動會出現(xiàn)較大幅度的波動;而諧波信號屬于線性平穩(wěn)信號,瞬時頻率相對平穩(wěn)。因此可以通過度量瞬時頻率的穩(wěn)定性來判定IMF分量是否為噪聲信號。其中IMF分量瞬時頻率的求解方法如下:

    原始信號經(jīng)過同步擠壓小波變換后,得到同步擠壓變量Tf(wl,b),然后計(jì)算各個小波脊線所含的主頻率wq*(k),設(shè)區(qū)間:

    則可求原始信號的各個諧波分量(IMF)信號fk(t):

    (11)

    當(dāng)各個諧波分量提取完成后,對fk(t)進(jìn)行Hilbert變換:

    (12)

    令Zk(t)=Xk(t)+jYk(t)=a(t)ejθk(t)

    其中

    (13)

    則求出fk(t)的瞬時頻率:

    (14)

    為了能定量地度量各IMF分量瞬時頻率的穩(wěn)定性,這里采用四分位距作為衡量瞬時頻率離散度(波動)的指標(biāo)。首先將經(jīng)過Hilbert變換后得到的各IMF分量的瞬時頻率值按升序排列,然后利用處于數(shù)據(jù)集3/4位置的上四分位數(shù)(75%,Q3)減去1/4位置的下四分位數(shù)(25%,Q1)即為四分位距。四分位距度量法能夠規(guī)避數(shù)據(jù)集中異常值影響極差對數(shù)據(jù)離散度的判斷問題。具體公式為:

    IRQ=Q3-Q1

    (15)

    2.3 基于IMF分量信號自相關(guān)峰度閾值降噪方法

    考慮到現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)的噪聲普遍具有白噪聲特性,其自相關(guān)函數(shù)的特點(diǎn)十分明顯,即只與自身相關(guān),其他情況幾乎為零。這與一般信號自相關(guān)函數(shù)特性不同。為了進(jìn)一步說明這一特點(diǎn),我們以20 Hz和30 Hz正弦疊加諧波信號為例,進(jìn)行自相關(guān)函數(shù)的計(jì)算,其結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出一般信號的自相關(guān)函數(shù)雖在零點(diǎn)處最大,但其余點(diǎn)并不立即衰減為零,而是會有一個緩慢下降的過程;相反噪聲信號的自相關(guān)函數(shù)只在零點(diǎn)處最大,其他點(diǎn)處幾乎為零。原因是由于隨機(jī)噪聲各時間點(diǎn)取值具有一定的隨機(jī)性,既表現(xiàn)為弱相關(guān)性;而一般信號各時間點(diǎn)取值具有一定關(guān)聯(lián),表現(xiàn)為較強(qiáng)的相關(guān)性。

    信號的自相關(guān)函數(shù)在一定程度上反應(yīng)了信號與其自身在不同時間點(diǎn)的相關(guān)程度,是一種時間域的統(tǒng)計(jì)度量方法,其具體定義如下:

    Rx(t,t+τ)=E[x(t)x(t+τ)]

    (16)

    (17)

    式中:Rx(0)表示信號與自身在同一時刻的相關(guān)程度,顯然,對于任何信號而言該值都最大。

    圖3 隨機(jī)噪聲和一般信號的自相關(guān)函數(shù)分布特征對比Fig.3 Auto-correlative function distribution characteristics of random noise and normal signal

    為了能定量地描述相關(guān)函數(shù)的分布特點(diǎn),我們引入峰度系數(shù)作為描述相關(guān)函數(shù)分布特征的指標(biāo)。峰度系數(shù)(Kurtosis)用來度量數(shù)據(jù)在中心聚集程度,即分布曲線頂端尖峭或扁平程度,值越大則越陡峭。在正態(tài)分布情況下,峰度系數(shù)值是0。正的峰度系數(shù)說明數(shù)據(jù)更集中,具有比正態(tài)分布更長的尾部;負(fù)的峰度系數(shù)說明數(shù)據(jù)不那么集中,具有比正態(tài)分布更短的尾部。

    (18)

    式中:N代表樣本個數(shù);σ表示數(shù)據(jù)集合的標(biāo)準(zhǔn)方差。上例中的一般諧波信號自相關(guān)函數(shù)的峰度值為4.062 2,而隨機(jī)信號自相關(guān)函數(shù)的峰度值為114.038 1??梢?,噪聲信號的自相關(guān)函數(shù)分布極其陡峭,如圖3所示。因此以自相關(guān)函數(shù)峰度值作為區(qū)分噪聲IMF分量和真實(shí)IMF分量的指標(biāo)在理論上是可行的。

    2.4 基于SST的振動信號自適應(yīng)降噪方法

    本文將上述兩種方法結(jié)合后提出一種基于同步擠壓小波變換的振動信號自適應(yīng)降噪方法,具體流程如圖4所示。

    圖4 基于SST自相關(guān)峰度閾值和瞬時頻率穩(wěn)定度的降噪方法流程圖Fig.4 Flow of de-noising method based on SST self autocorrelation’s kurtosis and instantaneous frequency

    算法首先對原始信號進(jìn)行SST分解,分解后得到不同的本征模態(tài)分量; 然后利用Hilbert 變換求解每一個本征模態(tài)分量的瞬時頻率曲線并計(jì)算其四分位距值,如果該值大于給定閾值則剔除對應(yīng)的本征模態(tài)分量。最后針對篩選后得到的每一個本征模態(tài)分量,求解自相關(guān)函數(shù)并計(jì)算其峰度,依據(jù)給定閾值判斷是否滿足隨機(jī)噪聲自相關(guān)函數(shù)的分布特征,將大于閾值的本征模態(tài)分量剔除。為了防止出現(xiàn)分解不完全的情況,本文對于殘余量的判斷只采用基于自相關(guān)函數(shù)峰度閾值的判定方法。由于本文方法不要求噪聲只出現(xiàn)在高頻部分,因此可以保留原始信號有用的高頻信號分量,同時由于本文方法也無需同受噪聲污染的原信號進(jìn)行相似性判斷,避免了真假IMF分量的誤判問題。經(jīng)多次試驗(yàn)本文設(shè)定自相關(guān)峰度閾值為10,瞬時頻率穩(wěn)定度閾值為100。

    3 實(shí)驗(yàn)分析及對比

    3.1 仿真實(shí)驗(yàn)降噪性能對比分析

    為了驗(yàn)證本文降噪方法的可行性和有效性,實(shí)驗(yàn)中首先利用仿真信號進(jìn)行降噪性能的對比分析。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為i7-3.4G,內(nèi)存4G,利用Matlab2010b進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中仿真信號我們采用的是含有調(diào)幅和調(diào)頻的多諧波信號,并同基于EEMD的降噪算法進(jìn)行性能對比。其中仿真信號的表達(dá)如下:

    s=0.3sin(2π×40t)+

    1.2(1+0.5sin(2π×15t))cos(2π×300t)+

    sin(2π×120t+cos(2π×20t))

    (19)

    其中混入的噪聲是方差為0.5的高斯白噪聲。

    為了定量地描述降噪性能本文采用信噪比作為衡量指標(biāo),其定義如下:

    SNR=10 lgPs/Pn

    (20)

    實(shí)驗(yàn)首先利用EEMD算法對含噪聲的信號進(jìn)行分解,其中加入輔助噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.05,集成數(shù)目為5。分解得到的前4個IMF結(jié)果如圖5所示。不難發(fā)現(xiàn)從第二分量開始出現(xiàn)了嚴(yán)重的混頻現(xiàn)象,并含有虛假頻率成分。這一現(xiàn)象說明EEMD方法分解得到的IMF分量頻帶較寬,不具備窄帶特征,進(jìn)而驗(yàn)證EEMD算法也沒能完全消除模式混疊效應(yīng),故對IMF分量進(jìn)行Hilbert變換不具備嚴(yán)格的物理意義,導(dǎo)致時頻圖出現(xiàn)虛假頻率。接下來對含噪聲的信號進(jìn)行同步擠壓小波變換,參數(shù)設(shè)置同上,分解層數(shù)為7,經(jīng)SST分解后得到的前4個分解結(jié)果如圖6所示。從圖6中的頻率信息可以看出,原始信號的三個有效諧波成分已經(jīng)在前三個IMF分量中呈現(xiàn)出來。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明同步擠壓小波變換在分解精度、準(zhǔn)確度上都優(yōu)于EEMD算法,因此在此基礎(chǔ)上進(jìn)行信號的降噪處理其性能無疑比基于EEMD的降噪方法性能更優(yōu)。

    圖5 經(jīng)EEMD分解后得到的IMF分量以及頻率信息Fig.5 IMF components and frequency information after EEMD

    圖6 經(jīng)SST分解后得到的IMF分量以及頻率信息Fig.6 IMF components and frequency information after SST

    接下來,對每一個經(jīng)SST分解得到的IMF分量進(jìn)行Hilbert變換并計(jì)算瞬時頻率的四分位距值以及每一個IMF分量的自相關(guān)系數(shù)峰度值。結(jié)果如圖7所示。

    從圖7中的曲線可以看出,經(jīng)SST分解得到的各個IMF分量瞬時頻率四分位距值和自相關(guān)系數(shù)峰值隨著分解層數(shù)的增加基本呈現(xiàn)增大趨勢,且兩者基本保持一致,即都同時滿足或不滿足閾值條件,其中前5個IMF分量同時滿足閾值條件。本實(shí)驗(yàn)中為了便于與基于EEMD降噪方法進(jìn)行性能比較,我們選擇前4個滿足閾值條件的IMF分量進(jìn)行信號合成。計(jì)算兩種不同方法的SNR指標(biāo)分別為17.078 4和5.043 7,由此可見本文提出的基于SST瞬時頻率穩(wěn)定度和自相關(guān)函數(shù)峰度閾值降噪方法的性能要優(yōu)于基于EEMD的降噪方法。

    圖7 IMF分量的瞬時頻率四分位距和自相關(guān)系數(shù)峰度值Fig.7 IMFs’ frequency IRQ and autocorrelation kurtosis

    為了進(jìn)一步觀察選取不同數(shù)量IMF分量進(jìn)行信號合成對降噪效果的影響,我們采用逐步累加IMF分量的形式來觀察SNR指標(biāo)變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示,不難看出該實(shí)驗(yàn)結(jié)果與圖7中IMF分量的判定結(jié)果相吻合。

    圖8 不同IMF分量累加后的SNR值Fig.8 SNR of different IMF components accumulation

    這也說明本文提出的基于瞬時頻率穩(wěn)定度和相關(guān)函數(shù)峰度閾值進(jìn)行合成IMF分量選擇的可行性和準(zhǔn)確性。圖9顯示了經(jīng)本文算法降噪后的信號時頻分析圖,可以看出原始信號中的三個諧波成分已清晰地包含在降噪后的信號中,這也進(jìn)一步驗(yàn)證了本文算法的優(yōu)越性。

    圖9 經(jīng)本文方法降噪后信號時頻分析圖Fig.9 time-frequency after the proposed de-noising method

    3.2 工程實(shí)踐降噪性能對比分析

    為考察本文算法在工程應(yīng)用中的有效性,利用航空物流傳送設(shè)備故障測試平臺收集振動信號。其中主要組成部分為:驅(qū)動電機(jī),變速齒輪,傳送軸承,皮帶,模擬負(fù)載以及壓電加速度振動傳感器和采集終端等。其中傳感器安裝在傳動軸承的外環(huán)部位。實(shí)驗(yàn)中軸承型號為N205EM (外徑52 mm,內(nèi)徑25 mm,滾動體直徑7.5 mm,個數(shù)為12個)。采樣點(diǎn)為1 024個,采樣頻率2 kHz。采樣信號的時序圖如圖10所示。由于實(shí)際應(yīng)用中采集系統(tǒng)受外界因素,如電磁場及傳感器牢固程度等,以及系統(tǒng)測量誤差的影響,使得收集到的信號難免存在誤差,因此為了說明本文方法處理工程問題的有效性,實(shí)驗(yàn)中加入方差為0.02的高斯白噪聲,采用本文降噪方法對含噪的振動信號進(jìn)行降噪處理,其中分解層數(shù)為10,其他參數(shù)設(shè)置同上。

    圖10 原始信號的時域波形圖Fig.10 Time domain wave of original signal

    計(jì)算每一個分解后IMF分量的瞬時頻率四分位距值和自相關(guān)函數(shù)峰度值,其中分量號按照每個IMF分量瞬時頻率的四分位距值升序排列,結(jié)果如圖11所示。圖12是對IMF分量逐級累加后得到的SNR曲線,結(jié)合圖11的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),只有第4個IMF分量滿足閾值條件,因此依據(jù)本文的降噪方法,參與信號合成的IMF向量只需第4個分量。其得到的SNR結(jié)果為4.605 4。圖中隨著IMF分量的依次累加,SNR值會隨之下降,這也表明了其他IMF分量含有噪聲成分,參與信號合成后會嚴(yán)重影響降噪性能。另一方面,隨著SNR逐漸降低也可以側(cè)面地說明IMF分量的瞬時頻率四分位距值及自相關(guān)函數(shù)峰度值可以作為判斷一個IMF分量真實(shí)性的依據(jù)。圖13為經(jīng)本文降噪方法處理前后的時頻分析對比結(jié)果,不難發(fā)現(xiàn)經(jīng)本文降噪后的信號時頻圖更精細(xì)更清晰。

    圖11 IMF分量的瞬時頻率四分位距和自相關(guān)系數(shù)峰度值Fig.11 IMFs’ frequency IRQ and autocorrelation kurtosis

    圖12 不同IMF分量累加后的SNR值Fig.12 SNR of different IMF components accumulation

    圖13 去噪前后信號的時頻圖對比Fig.13 Comparison of time-frequency before and after de-noising

    為了驗(yàn)證不同分解層數(shù)對本文算法降噪性能的影響,試驗(yàn)中采用10~100,間隔為10的分解策略進(jìn)行性能對比分析。為了消除隨機(jī)影響,我們采用10次循環(huán)結(jié)果的平均值作為性能指標(biāo),從圖14的結(jié)果可以看出,初期隨著分解層數(shù)的增加,SST分解越來越完備,信噪比也會隨之提高;但達(dá)到一定程度后,隨著分解層數(shù)進(jìn)一步加大信噪比將趨于平穩(wěn)甚至略有下降的趨勢,這也說明隨著SST分解越來越完備,本文算法的降噪性能也就趨于穩(wěn)定。另外,隨著分解層數(shù)的增加耗時也會呈現(xiàn)線性增長,因此實(shí)際應(yīng)用中只需要選取適中的分解層數(shù)即可達(dá)到性能最優(yōu)。

    圖14 不同分量層數(shù)對降噪性能的影響Fig.14 Effect of different component layers on the performance of noise reduction

    表1 對比結(jié)果Tab.1 Comparison Results

    4 結(jié) 論

    針對實(shí)測振動信號受噪聲影響導(dǎo)致特征提取困難問題,提出一種基于同步擠壓小波變換的自適應(yīng)降噪算法。算法首先對信號進(jìn)行同步擠壓小波變換,然后依據(jù)每個IMF分量的瞬時頻率穩(wěn)定度大小以及自相關(guān)函數(shù)峰度大小進(jìn)行選擇性合成,從而達(dá)到降噪目的。經(jīng)過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得到如下幾點(diǎn)結(jié)論:

    (1)同步擠壓小波變換利用壓縮重排能實(shí)現(xiàn)對振動信號的高精度、高分辨率分解,使得時頻域中的小波脊線在頻率軸以及時間軸都更加明顯,更加集中。

    (2)同步擠壓小波變換對振動信號分解后得到了本征模態(tài)分量具有窄帶特性,有效杜絕了模態(tài)混頻效應(yīng),從而使所選分量中虛假頻率成分更少。

    (3)通過仿真實(shí)驗(yàn)以及工程實(shí)驗(yàn)表明,利用本文提出的IMF分量瞬時頻率穩(wěn)定度四分位距值和自相關(guān)函數(shù)峰度值進(jìn)行有效合成分量的選擇是有效的,對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明本文的降噪算法能有效剔除噪聲分量,進(jìn)而提高降噪性能。

    為了考察分解層數(shù)對降噪性能的影響,本文利用不同分解層數(shù)對降噪性能的影響進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨著分解層數(shù)的增多算法性能會有所增加,但隨后趨于穩(wěn)定。由此可見只要SST分解完全降噪性能就會達(dá)到最優(yōu)。然而如何確定信號的完備分解層數(shù)以及不同小波基選擇對算法性能的影響也是我們下一步研究的重點(diǎn)。

    猜你喜歡
    峰度時頻分量
    擴(kuò)散峰度成像技術(shù)檢測急性期癲癇大鼠模型的成像改變
    帽子的分量
    磁共振擴(kuò)散峰度成像在肝臟病變中的研究進(jìn)展
    一物千斤
    智族GQ(2019年9期)2019-10-28 08:16:21
    論《哈姆雷特》中良心的分量
    基于自動反相校正和峰度值比較的探地雷達(dá)回波信號去噪方法
    分量
    磁共振擴(kuò)散峰度成像MK值、FA值在鑒別高級別膠質(zhì)瘤與轉(zhuǎn)移瘤的價值分析
    基于時頻分析的逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)
    對采樣數(shù)據(jù)序列進(jìn)行時頻分解法的改進(jìn)
    亚洲五月天丁香| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 欧美成人a在线观看| 国产成人91sexporn| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲三级黄色毛片| 亚洲最大成人手机在线| 日日撸夜夜添| 亚洲成色77777| 男人狂女人下面高潮的视频| 在线免费观看不下载黄p国产| 99在线视频只有这里精品首页| 我要看日韩黄色一级片| 亚洲综合色惰| 日韩av不卡免费在线播放| 黄色配什么色好看| 成人美女网站在线观看视频| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产黄色小视频在线观看| 99久久精品热视频| 亚洲精品aⅴ在线观看| 国产高潮美女av| 精品一区二区三区人妻视频| 国产伦精品一区二区三区四那| 啦啦啦啦在线视频资源| 丰满少妇做爰视频| 一级毛片久久久久久久久女| 七月丁香在线播放| 人人妻人人澡欧美一区二区| 国产高清不卡午夜福利| 欧美变态另类bdsm刘玥| 老司机福利观看| 亚洲四区av| 日日干狠狠操夜夜爽| 高清av免费在线| 91aial.com中文字幕在线观看| 色网站视频免费| 国产精品不卡视频一区二区| 丝袜喷水一区| 国产v大片淫在线免费观看| 99在线视频只有这里精品首页| 校园人妻丝袜中文字幕| 精品久久久久久电影网 | 国产成人91sexporn| 久久热精品热| 日本熟妇午夜| 日韩视频在线欧美| 成年免费大片在线观看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 久久精品影院6| 成人毛片60女人毛片免费| 国产伦在线观看视频一区| 老女人水多毛片| 少妇人妻精品综合一区二区| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 只有这里有精品99| 亚洲成人av在线免费| 日韩欧美国产在线观看| 国产精品一区www在线观看| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 成人性生交大片免费视频hd| 91久久精品国产一区二区成人| АⅤ资源中文在线天堂| 免费观看a级毛片全部| 久久热精品热| 看十八女毛片水多多多| 国产精品电影一区二区三区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 精品人妻熟女av久视频| 99久久无色码亚洲精品果冻| 色综合站精品国产| 最新中文字幕久久久久| 日本免费一区二区三区高清不卡| 精品酒店卫生间| 成人欧美大片| 免费黄网站久久成人精品| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲精品,欧美精品| 午夜福利在线在线| 波野结衣二区三区在线| 搞女人的毛片| 亚洲欧美成人精品一区二区| 99热这里只有是精品50| 亚洲av电影不卡..在线观看| 国产视频内射| 国产真实乱freesex| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 99在线人妻在线中文字幕| 国产亚洲最大av| 国产精品爽爽va在线观看网站| 日日撸夜夜添| 久久久久精品久久久久真实原创| 2021天堂中文幕一二区在线观| 夫妻性生交免费视频一级片| 九草在线视频观看| 亚洲欧美成人精品一区二区| 久久这里有精品视频免费| 别揉我奶头 嗯啊视频| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产中年淑女户外野战色| 国产片特级美女逼逼视频| 我的女老师完整版在线观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 插逼视频在线观看| 午夜精品一区二区三区免费看| 精品人妻熟女av久视频| 91久久精品国产一区二区成人| 淫秽高清视频在线观看| 国产成人免费观看mmmm| 国产一区二区三区av在线| 免费观看在线日韩| 亚洲最大成人中文| 国产午夜精品论理片| 直男gayav资源| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 免费黄色在线免费观看| 天天躁日日操中文字幕| 色综合站精品国产| 亚洲av免费在线观看| 亚洲美女视频黄频| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 寂寞人妻少妇视频99o| 免费无遮挡裸体视频| 中国美白少妇内射xxxbb| 美女被艹到高潮喷水动态| 直男gayav资源| 免费看日本二区| 免费黄色在线免费观看| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美成人a在线观看| 久久久精品94久久精品| 男女国产视频网站| 国产黄a三级三级三级人| 精品一区二区免费观看| 婷婷色综合大香蕉| 国产亚洲5aaaaa淫片| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产高潮美女av| 成年女人看的毛片在线观看| a级一级毛片免费在线观看| 黄色欧美视频在线观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 内地一区二区视频在线| 欧美3d第一页| 成人鲁丝片一二三区免费| 麻豆成人午夜福利视频| 国产老妇伦熟女老妇高清| av国产久精品久网站免费入址| av在线播放精品| 成人漫画全彩无遮挡| 久久久精品94久久精品| 国产一区二区在线av高清观看| 亚洲国产欧美在线一区| 久久久久久伊人网av| 亚洲伊人久久精品综合 | 精品人妻视频免费看| 26uuu在线亚洲综合色| 婷婷六月久久综合丁香| 午夜a级毛片| 色吧在线观看| 在线免费观看的www视频| 国产一区亚洲一区在线观看| 97超视频在线观看视频| 精品午夜福利在线看| av又黄又爽大尺度在线免费看 | 听说在线观看完整版免费高清| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 九色成人免费人妻av| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 啦啦啦啦在线视频资源| 免费看日本二区| 欧美成人午夜免费资源| 别揉我奶头 嗯啊视频| 丝袜喷水一区| 欧美成人精品欧美一级黄| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 男人舔奶头视频| 亚洲丝袜综合中文字幕| 简卡轻食公司| 亚洲最大成人手机在线| 国产精品久久久久久av不卡| 国产精品av视频在线免费观看| 伦理电影大哥的女人| 精品人妻一区二区三区麻豆| 一边摸一边抽搐一进一小说| 精品久久久久久电影网 | 欧美+日韩+精品| 欧美性感艳星| 99久国产av精品国产电影| 国产色爽女视频免费观看| 欧美激情在线99| 男女边吃奶边做爰视频| АⅤ资源中文在线天堂| 久久精品综合一区二区三区| 国国产精品蜜臀av免费| av在线天堂中文字幕| 久久韩国三级中文字幕| 国内精品宾馆在线| 精品人妻熟女av久视频| 久久久久性生活片| 午夜福利成人在线免费观看| 在线播放国产精品三级| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲丝袜综合中文字幕| 日韩在线高清观看一区二区三区| 日韩欧美在线乱码| av在线亚洲专区| 在线观看66精品国产| 1000部很黄的大片| 99视频精品全部免费 在线| 欧美日韩综合久久久久久| 国产一级毛片七仙女欲春2| 午夜福利在线在线| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 久久人人爽人人爽人人片va| 激情 狠狠 欧美| 国产精华一区二区三区| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 女人久久www免费人成看片 | av视频在线观看入口| 免费观看的影片在线观看| 青春草国产在线视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 久久久久久久亚洲中文字幕| kizo精华| 一级黄色大片毛片| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产精品无大码| 亚洲精品色激情综合| 视频中文字幕在线观看| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 午夜爱爱视频在线播放| 中文字幕亚洲精品专区| av在线老鸭窝| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲中文字幕日韩| 亚洲真实伦在线观看| 99久久中文字幕三级久久日本| 男女国产视频网站| 最后的刺客免费高清国语| 秋霞在线观看毛片| 国产久久久一区二区三区| 波多野结衣巨乳人妻| 三级经典国产精品| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 国产 一区精品| 丰满乱子伦码专区| 免费搜索国产男女视频| 久久精品夜色国产| 国产综合懂色| 亚洲,欧美,日韩| 午夜福利网站1000一区二区三区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 日韩三级伦理在线观看| 校园人妻丝袜中文字幕| 简卡轻食公司| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 看片在线看免费视频| 女人久久www免费人成看片 | 久久久久网色| 成人亚洲精品av一区二区| 久久久久久久久中文| 国产熟女欧美一区二区| 欧美日韩在线观看h| 日韩三级伦理在线观看| 一级毛片久久久久久久久女| 能在线免费看毛片的网站| 51国产日韩欧美| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 久久久久免费精品人妻一区二区| 精品国产露脸久久av麻豆 | 能在线免费观看的黄片| 国产久久久一区二区三区| 听说在线观看完整版免费高清| 两个人视频免费观看高清| 久久国内精品自在自线图片| 特大巨黑吊av在线直播| 黄色配什么色好看| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 国产成人免费观看mmmm| 综合色av麻豆| 欧美成人一区二区免费高清观看| 麻豆乱淫一区二区| 乱码一卡2卡4卡精品| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲电影在线观看av| 欧美日韩精品成人综合77777| 五月玫瑰六月丁香| 欧美zozozo另类| 99热6这里只有精品| 国产精品永久免费网站| 亚洲无线观看免费| 纵有疾风起免费观看全集完整版 | 国产探花在线观看一区二区| 波野结衣二区三区在线| 亚洲精品日韩av片在线观看| 国产成人福利小说| 2021少妇久久久久久久久久久| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 国产精品人妻久久久久久| 久久精品91蜜桃| 草草在线视频免费看| 超碰av人人做人人爽久久| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 免费看日本二区| 国产在线男女| 永久网站在线| 日韩大片免费观看网站 | 嘟嘟电影网在线观看| 日韩欧美在线乱码| 久久热精品热| 高清av免费在线| 亚洲精品国产av成人精品| 欧美成人免费av一区二区三区| 成人一区二区视频在线观看| 看十八女毛片水多多多| 91av网一区二区| 在线观看美女被高潮喷水网站| 最近的中文字幕免费完整| 国产色婷婷99| 日本黄色视频三级网站网址| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 国产老妇伦熟女老妇高清| 十八禁国产超污无遮挡网站| 亚洲av二区三区四区| 国产一级毛片在线| 晚上一个人看的免费电影| 国产伦在线观看视频一区| av在线观看视频网站免费| 久久久久久国产a免费观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 亚洲国产成人一精品久久久| 中国美白少妇内射xxxbb| 一区二区三区高清视频在线| 亚洲精品乱久久久久久| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 日韩欧美国产在线观看| 成人亚洲欧美一区二区av| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 99久久成人亚洲精品观看| 老司机影院毛片| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 桃色一区二区三区在线观看| 日韩欧美在线乱码| 欧美又色又爽又黄视频| 91久久精品国产一区二区三区| 国产真实乱freesex| 午夜精品一区二区三区免费看| 欧美三级亚洲精品| 亚洲自偷自拍三级| 男人和女人高潮做爰伦理| 欧美一级a爱片免费观看看| 国产一级毛片七仙女欲春2| 精品午夜福利在线看| 1024手机看黄色片| 中文字幕久久专区| 成人毛片a级毛片在线播放| 长腿黑丝高跟| 国产片特级美女逼逼视频| 成人综合一区亚洲| 国产免费一级a男人的天堂| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 麻豆成人午夜福利视频| 中文字幕久久专区| 午夜福利高清视频| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 青春草国产在线视频| 国产午夜精品论理片| 日本与韩国留学比较| 日韩成人av中文字幕在线观看| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲成色77777| av免费在线看不卡| 好男人在线观看高清免费视频| 久久久a久久爽久久v久久| 国产精品综合久久久久久久免费| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 久久精品91蜜桃| 亚洲18禁久久av| 日本欧美国产在线视频| 天堂影院成人在线观看| 夫妻性生交免费视频一级片| 免费电影在线观看免费观看| 男插女下体视频免费在线播放| 久久久a久久爽久久v久久| 亚洲电影在线观看av| 国产黄a三级三级三级人| 国产精品一区www在线观看| 免费av观看视频| 久久99蜜桃精品久久| 两个人视频免费观看高清| 亚洲欧美一区二区三区国产| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲18禁久久av| 高清在线视频一区二区三区 | 99热这里只有是精品在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| av女优亚洲男人天堂| 91久久精品电影网| a级毛色黄片| 日韩欧美精品v在线| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲av成人精品一二三区| av黄色大香蕉| 国产av不卡久久| 国产精品野战在线观看| 深爱激情五月婷婷| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 99久久无色码亚洲精品果冻| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 好男人在线观看高清免费视频| ponron亚洲| 免费在线观看成人毛片| 3wmmmm亚洲av在线观看| 日韩欧美国产在线观看| 九色成人免费人妻av| 看片在线看免费视频| 乱人视频在线观看| 国产毛片a区久久久久| 亚洲高清免费不卡视频| 国产成人精品久久久久久| 午夜免费激情av| 成人毛片60女人毛片免费| 国产麻豆成人av免费视频| 欧美又色又爽又黄视频| 亚洲av不卡在线观看| 久久99热这里只有精品18| 国产色爽女视频免费观看| 变态另类丝袜制服| 国产伦在线观看视频一区| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产高清不卡午夜福利| 麻豆成人午夜福利视频| av播播在线观看一区| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产一区亚洲一区在线观看| av黄色大香蕉| 亚洲欧洲日产国产| 特级一级黄色大片| 嫩草影院入口| 国产免费福利视频在线观看| 人妻系列 视频| 日韩中字成人| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 水蜜桃什么品种好| 国产一区二区三区av在线| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 色吧在线观看| 中文字幕av在线有码专区| 国产精品女同一区二区软件| .国产精品久久| 久久久色成人| 国产极品天堂在线| 国产91av在线免费观看| 国产精品人妻久久久影院| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 狠狠狠狠99中文字幕| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 毛片女人毛片| 日本五十路高清| 亚洲人成网站在线播| 亚洲精品色激情综合| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲国产精品成人综合色| av.在线天堂| 久久精品夜色国产| 26uuu在线亚洲综合色| 真实男女啪啪啪动态图| or卡值多少钱| 亚洲av二区三区四区| 1024手机看黄色片| 国产一区二区三区av在线| 直男gayav资源| 少妇的逼好多水| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 欧美日韩综合久久久久久| 久99久视频精品免费| 美女大奶头视频| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 毛片一级片免费看久久久久| 欧美精品一区二区大全| 久热久热在线精品观看| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 中国美白少妇内射xxxbb| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国产极品精品免费视频能看的| 久久久久性生活片| 久久久成人免费电影| 午夜日本视频在线| 午夜精品在线福利| 亚洲自拍偷在线| videos熟女内射| 成人特级av手机在线观看| 黄色配什么色好看| 欧美色视频一区免费| 国产精品无大码| 国产大屁股一区二区在线视频| 欧美性猛交黑人性爽| 伦理电影大哥的女人| 久久久久网色| 亚洲精品成人久久久久久| 亚洲人成网站高清观看| 国产精品精品国产色婷婷| 在线a可以看的网站| 久久精品夜色国产| 草草在线视频免费看| 国产欧美日韩精品一区二区| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产极品精品免费视频能看的| 韩国高清视频一区二区三区| 我的女老师完整版在线观看| 少妇的逼水好多| 男女视频在线观看网站免费| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 中文字幕免费在线视频6| 高清av免费在线| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 国产淫片久久久久久久久| 日本午夜av视频| 欧美97在线视频| 一夜夜www| 身体一侧抽搐| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 一个人看视频在线观看www免费| 毛片女人毛片| 91av网一区二区| 国产免费又黄又爽又色| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产一级毛片七仙女欲春2| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 日韩三级伦理在线观看| 一个人看视频在线观看www免费| 一本一本综合久久| 黄片wwwwww| 成人一区二区视频在线观看| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 亚洲中文字幕日韩| 久久精品久久久久久久性| 日韩欧美三级三区| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 中文在线观看免费www的网站| 青春草亚洲视频在线观看| 色网站视频免费| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 日日摸夜夜添夜夜爱| 一区二区三区高清视频在线| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 久久久精品94久久精品| 在线a可以看的网站| 青春草国产在线视频| 久久久久久久久久黄片| 亚洲欧美日韩东京热| 简卡轻食公司| 99久久精品热视频| 中国美白少妇内射xxxbb| 禁无遮挡网站| www日本黄色视频网| 99久久精品一区二区三区| 丝袜美腿在线中文| 久久欧美精品欧美久久欧美| 中文在线观看免费www的网站| 我要搜黄色片| 边亲边吃奶的免费视频| 亚洲图色成人| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 国产av一区在线观看免费| 最近视频中文字幕2019在线8| 亚洲电影在线观看av| 99久国产av精品| 亚洲国产欧美人成| 欧美区成人在线视频| 成人二区视频| 麻豆国产97在线/欧美| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 美女高潮的动态| 久久精品影院6| 国产精品一区二区在线观看99 | 别揉我奶头 嗯啊视频| 听说在线观看完整版免费高清| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 免费看日本二区| 男女边吃奶边做爰视频| 人体艺术视频欧美日本| 亚洲精品456在线播放app| 亚洲国产欧美人成| 精品国产露脸久久av麻豆 | 国产高清三级在线| 久久6这里有精品| 日日啪夜夜撸| 天堂网av新在线| 天天躁日日操中文字幕| 日本与韩国留学比较| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 六月丁香七月| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 联通29元200g的流量卡| av免费在线看不卡| 天天一区二区日本电影三级| 午夜激情欧美在线|