自适应Laplace统计模型下的量子降噪算法

发布时间：2018-02-24 22:29

  本文关键词： 降噪措施 概率统计 量子力学 参数估计　出处：《振动.测试与诊断》2014年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：受量子理论启发,提出自适应Laplace统计模型下的量子降噪算法,并将其成功应用于机械故障诊断。建立起带自适应参数的Laplace概率密度函数模型,提高统计模型的适用性;结合贝叶斯估计理论,推导出小波系数收缩函数;利用父-子代小波系数的相关性,提出量子叠加态信号与噪声出现概率,并推导出基于量子叠加态参数估计的方差公式,实现小波系数的非线性收缩。通过仿真试验和轴承故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对机械振动信号进行降噪。
[Abstract]:Inspired by quantum theory, a quantum denoising algorithm based on adaptive Laplace statistical model is proposed and successfully applied to mechanical fault diagnosis. A Laplace probability density function model with adaptive parameters is established to improve the applicability of the statistical model. Combined with Bayesian estimation theory, the shrinkage function of wavelet coefficients is derived, and the probability of occurrence of quantum superposition state signal and noise is proposed by using the correlation of parent and offspring wavelet coefficients, and the variance formula based on parameter estimation of quantum superposition state is derived. The nonlinear shrinkage of wavelet coefficients is realized. The algorithm is analyzed and verified by simulation experiments and bearing fault diagnosis examples. The results show that the algorithm has a good noise reduction effect. It can effectively reduce the noise of mechanical vibration signal.
【作者单位】： 军械工程学院七系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51205405,51305454)
【分类号】：TH165.3;TN911.7

【参考文献】

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本文编号：1532005