基于改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法

发布时间：2018-10-08 16:23

【摘要】：针对现有各种降噪方法存在的缺点,提出了一种改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法。该方法增加编码过程中对集合本身码长计算,降噪中自适应确定降噪阈值。通过仿真信号和实际某轴承故障信号降噪分析,结果表明所提方法可以有效消除噪声并尽可能保留有用信号成分,降噪后信号的信噪比高于VisuShrink降噪和BayesShrink降噪等方法。基于改进标准化最大似然估计的MDL降噪方法进一步完善了MDL降噪理论,提升了其降噪效果。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of various existing noise reduction methods, an improved minimum description length noise reduction method based on standardized maximum likelihood estimation is proposed. This method increases the code length calculation of the set itself in the coding process and adaptively determines the denoising threshold in the denoising process. By analyzing the simulated signal and the actual bearing fault signal, the results show that the proposed method can effectively eliminate the noise and retain the useful signal components as much as possible. The signal-to-noise ratio of the de-noised signal is higher than that of the VisuShrink denoising method and the BayesShrink de-noising method. The MDL denoising method based on improved standardized maximum likelihood estimation further improves the theory of MDL noise reduction and improves its noise reduction effect.
【作者单位】： 桂林电子科技大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51105085,51175097,51165003) 广西省自然科学青年基金(2013GXNSFBA019238) 广西制造系统与先进制造技术重点实验室主任基金(桂科能11-031-12_005) 广西信息科学实验中心一般基金项目(20130312)
【分类号】：TN911.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2257442