基于小波包分解与主流形识别的非线性降噪

发布时间：2017-10-27 06:24

  本文关键词：基于小波包分解与主流形识别的非线性降噪

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【摘要】：为解决工程实际中强噪声、非线性且频率成分复杂的振动信号降噪问题,提出了基于小波包分解和主流形识别的非线性降噪方法。采用小波包分解将原始振动信号正交无遗漏地分解到各频带范围内,根据各子频带中信噪空间分布,分别采用相应参数对小波包分解系数进行相空间重构;采用局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)主流形识别方法在高维相空间中实现信号与噪音的分离,并重构出降噪后的一维小波包分解系数,最后进行小波包分解重构得到降噪后的振动信号。通过仿真实验和实例应用对本文所提方法的有效性进行了验证,试验结果表明本文方法具有良好的非线性降噪能力。
【作者单位】： 重庆邮电大学先进制造工程学院;
【关键词】： 小波包分解 相空间重构 流形学习 非线性降噪
【基金】：重庆市自然科学基金(cstc2015jcyj B0241,cstc2015jcyj-A70004) 重庆邮电大学自然科学项目(E010A2015064,E010A2015036)资助
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 1引言相空间重构是一种有效的非线性时间序列分析方法[1],根据相空间中吸引子所在的主流形与噪声信号的分布特点,可结合非线性流形学习在数据非线性结构挖掘上的优势来实现信号与噪音的分离,如阳建宏等人[2]提出了相空间重构和主流形识别的降噪方法,并应用于齿轮箱冲击特征提

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本文编号：1102308