【摘 要】
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针对传统小波软、硬阈值函数对铡草机振动信号去噪的不足,采用一种自适应阈值函数去噪算法,实现铡草机振动信号降噪。该方法根据小波分解原理,采用分层阈值,同时通过参数调整阈值函数,在信号分解小尺度上滤除大量噪声分量,而在大尺度上去除噪声分量的同时尽量保留有用信号分量。为验证本文算法有效性,采用软、硬阈值函数法与本文算法对模拟信号和铡草机振动信号进行对比试验,结果表明:本文算法优于2种传统算法,在滤除噪声的同时很好地保留了原信号特征。
【机 构】
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内蒙古农业大学机电工程学院,内蒙古农业大学能源与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50865005),国家重点研发计划重点专项(2016YFD0701704)。
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针对传统小波软、硬阈值函数对铡草机振动信号去噪的不足,采用一种自适应阈值函数去噪算法,实现铡草机振动信号降噪。该方法根据小波分解原理,采用分层阈值,同时通过参数调整阈值函数,在信号分解小尺度上滤除大量噪声分量,而在大尺度上去除噪声分量的同时尽量保留有用信号分量。为验证本文算法有效性,采用软、硬阈值函数法与本文算法对模拟信号和铡草机振动信号进行对比试验,结果表明:本文算法优于2种传统算法,在滤除噪声的同时很好地保留了原信号特征。
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