小波变换脑电信号去噪方法论文初稿

桑车2000(桑塔纳2000型轿车)自动变速器有两个结构一样的pwm(pulsewidthm0dulation)调节奏电磁阀。其理想的控制信号是标准的矩形波,但实际中的信号都受到不同程度的干扰。本文利用小波变换和快速傅立叶变换fft(fastfouriertransform)两种不同的方法对该控制信号降噪,并通过matlab仿真。对比两种方法的仿真结果,可以得山小波变换用于信号降噪优于fft用于信号降噪。

脑电信号反馈控制装置的设计

信号消噪是小波变换的重要应用,介绍了小波消噪的基本原理及其主要步骤,以及软阀值消噪方法及软阀值规则的选取,最后利用实验仿真信号和现场实测汽轮机振动信号,并考虑噪声方差估计的对消噪的影响,分析比较了各种软阀值选取方式的消噪效果,从而得到软阀值选取方式的有价值的规律和原则,利用最佳软阀值处理后的小波系数重建信号,分析结果表明该方法能够最有效地消除噪声。

通过对木材图像进行3尺度的小波变换,在高频内判断并提取噪声点,最后对确定的噪声点进行平滑处理,用峰值信噪比、均方误差值和灰度曲线对去噪效果进行评价。研究结果表明,该方法不仅对木材图像具有明显的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材纹理信息,同时本文采用的灰度曲线(profile)可以直观地分析图像的去噪效果。

基于小波变换的信号滤波在探地雷达中的应用

基于小波变换理论和用于奇变信号检测的原理,文章将小波变换引人水电机组故障信号分析处理领域。通过一个仿真算例,说明了小波变换在水电机组故障诊断中将具有较为广阔的应用前景

本文介绍一种基于脑电α波信号控制的电器开关装置.该装置通过操作者睁、闭眼调整脑电α波幅值来控制外接机电装置开关.文中给出了装置的设计原理、构成部件和控制功能.经受试者初步实验结果证明该装置具有无需繁复学习与生物反馈训练的易操作性,为进一步研究开发能实时操作使用的脑—机接口系统提供了技术基础.

便携式脑电信号采集系统电路设计 【摘要】本文介绍了一种操作简便、易携带的脑电采集系统。系统采用了 高通滤波，低通滤波，50hz陷波和两级放大电路，将从头皮采集到强度为10～ 100μv脑电波放大20000倍后显示。实验结果证明，该系统基本达到了设计要求， 可以将微弱的脑电波在去除干扰后采集并显示。这对设计简单多通道脑电采集及 其他微弱生物电采集系统有一定借鉴意义。 【关键词】前置放大电路；50hz陷波器；滤波器参数 0引言 脑电图是临床检测大脑活动的重要手段[1]，脑电信号包含了大量人体生理 和病理信息，通过对脑电信号的研究，可以了解神经细胞电活动与人生理心理状 态之间的关系，在临床医学和认知科学领域具有重要的科学意义。但是常规脑电 图机由于其体型较大，携带不方便，且导联数较多操作麻烦。台湾大学医学工程 所采用商用ic自行设计出单一通道电池供电的脑电信号记录仪

针对钢绳芯胶带工作环境复杂的特点,提出了一种用小波变换对钢绳芯胶带磁记忆检测信号进行预处理的方法。用小波变换模极大值方法对信号进行奇异性检测以及去噪处理,在去除了信号中噪声的同时,有效地保留了信号的奇异性信息。用交替投影法重构信号,极大地减少了重构误差。实验结果表明,实时检测的钢绳芯磁记忆信号含有大量噪声,经小波变换处理后信号平滑了许多,信号的奇异信息也有效地得到了保留。为钢绳芯胶带的故障检测提供了理论依据。

基于振动信号小波变换的结构损伤识别试验研究——离散小波变换和多尺度分析对基于在线结构健康监测环境下的损伤识别有着显著的效果。以简支钢梁为模型进行了动力试验，对加速度、速度和位移信号进行离散小波变换的多尺度分析，细节系数模极大值出现的位置与结构...

利用小波变换消除噪声的方法有多种,如小波模极大值去噪、小波阀值去噪等。本文首先分析小波变换的基本原理,分别对小波变换的模极大值去噪法和阈值去噪法的原理进行阐述,通过计算机仿真表明小波阈值法和模极大值法去噪的有效可行。

本文基于小波分析理论,利用小波去噪技术,对一组建筑物变形监测数据进行了去噪处理。实际计算结果表明,小波去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待处理数据的先验知识,特别适合于建筑物变形监测的数据处理。

漏磁(mfl)检测信号常被多种噪声源污染,极大地降低了漏磁信号中缺陷信号的可检测性。提出一种漏磁信号去噪新方法。该法首先利用自适应滤波方法去除漏磁信号中的无缝管道噪声(spn),然后再利用小波系数去噪方法去除spn自适应消除系统输出的漏磁信号中的噪声。实测的漏磁信号处理结果说明,该方法具有良好的去噪效果,可提高漏磁信号中缺陷信号的可检测性。

采用搜索模极大值的方法,进而实现故障的精确测距。通过matlab仿真平台,建立了电力电缆故障系统的仿真模型,得出电缆故障波形图。不同位置的不同故障的仿真数据相对误差均小于4%,验证了该方法的可行性和准确性。同时提出并推导一种不包含波速v的测距公式,使得在计算故障距离从理论上摆脱了波速对测距结果的影响。

针对电力电缆局部放电检测,介绍了基于新型s变换的时频分析方法,用于提取及分辨淹没在现场噪声干扰中的局放脉冲信号。局放信号是典型非平稳信号,单纯使用时域或者频域信息都不能很好地表示奇异信号的时变信息。最近发展的s变换是连续小波变换和短时傅里叶变换的一种结合与延伸,引入了幅度和宽度均随频率变换的高斯窗,具有与频率相关的渐进分辨率特性。局放信号的s变换图谱,在信号高频分量部分获得较高的时域分辨率,而在低频分量部分获得较高的频域分辨率,并可提取局放脉冲发生时刻及信号中心振荡频率等特征信息。对仿真信号和现场采集的电力电缆接地线上的局放信号应用s变换进行时频分析,并与短时傅里叶变换及gabor变换等传统时频分析方法比较,结果显示s变换的时频分析可有效获取局放脉冲信息。

本文针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阀值选择,提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阀值的方法,从而提高对信号的去噪性能。

提出基于小波经验模态分解的柴油机油耗量信号去噪处理算法。将柴油机油耗量测量信号进行经验模态分解(emd)后,经阈值处理和尺度滤波,去掉主要干扰因素所对应的本征模函数(imf)分量,然后对剩余imf分量进行重构,得到去噪后柴油机油耗量测量信号的时间序列。测试结果表明:重构后的信号能反映柴油机油耗量信号的真实趋势,其相对误差约为0.72%。

基于变压器器身振动信号的监测方法是近年来国内外研究的一种新方法,本文主要针对变压器振动机理及采集到的振动信号进行研究,利用小波变换在信号处理方面的强大功能,通过对实际运行的电力变压器振动信号进行时频域分析处理,去除信号白噪声。

本文研究设计了专用于治疗神经系统脑部疾病的智能化离电信号反馈控制装置。在分析人体脑电信号的基础上，将脑电生物反馈与电磁反馈有机结合，能有效地调节脑神经细胞的电活动。临床研究表明，该装置对神经系统一些脑部疾病有显著疗效。

采取小波算法,运用小波变换阀值法对振动信号进行去噪。对比了传统的软阀值函数和硬阀值函数的优缺点,并在软、硬阀值函数的基础上,提出了一种改进的阀值函数的方法。通过与软、硬阀值函数方法去噪效果的仿真对比分析,新的去噪方法提高了重构信号的信噪比,可以有效去除噪声,并对原始信号的细节特征保留较好。

本文采用了不同小波函数及不同尺度参数对含强载波干扰的局部放电信号进行连续小波变换，并对小波变换结果进行了定量对比分析。仿真结果表明，在采样频率一定的情况下，不同的小波函数只有在各自的最佳尺度参数下对干扰的抑制能力才是最强的，因此，只有选取合适的小波函数及其最佳尺度参数才能更加有效地抑制周期载波干扰。

蛋鸡声音可用来评价蛋鸡本身的福利状况,然而蛋鸡舍中往往存在着低频风机噪声干扰蛋鸡声音信号的时频特征。为了优化含风机噪声的蛋鸡声音信号,以海兰褐蛋鸡为例,利用数字化声音采集平台,采集了不同的蛋鸡叫声和风机噪声。采用labview软件,分析了蛋鸡声音和风机噪声的时频特征,同时比较了滤波器和小波去噪方法在去除风机噪声方面的应用效果。结果表明,蛋鸡产蛋期间的声音频率范围为400~2500hz,而风机噪声的频率在600hz以内。在信噪比为-20~10db蛋鸡声音环境中,无限脉冲响应滤波器滤波后的均方根误差要比有限脉冲响应滤波器滤波后的均方根误差小,说明无限脉冲响应滤波器具有更好的滤波效果,与其他小波阈值去噪方法相比,以史坦无偏似然估计为阈值的小波去噪方法在去噪后的均方根误差最小,表明这种方法的去噪效果更好。该研究可为蛋鸡舍中风机噪声环境下的蛋鸡声音识别提供参考。