一、3σ准则在小波消噪中的应用（论文文献综述）
熊振宇[1]（2021）在《爆炸冲击波信号处理方法研究》文中提出冲击波超压测试是武器装备爆炸毁伤威力的主要评估方法之一,如何可靠、有效的对超压值进行采集,并对捕获的数据进行一定的信号处理以提高测试数据的准确性是冲击波测试的关键,同时也是开展相关后续研究的前提。本文根据存储测试方法设计了爆炸冲击波超压测试系统,通过一系列静爆试验捕获了大量不同比例距离下的地面测点压力数据,并对数据处理中遇到的三个实际问题开展了相关方向的研究工作。1)针对捕获数据混叠有大量环境噪声的现象,采用小波方法对信号的各频段进行了分析,根据分析结果与经验公式建立了含噪声的冲击波模型。实验对比了经验模态分解（EMD）与小波阈值去噪算法在含噪模型中的表现,结果表明EMD去噪算法能够获得较好的处理效果,同时由于该算法具有自适应性,减少了人为因素对去噪效果的影响,显着加快了处理效率。最后对实际捕获的数据进行了EMD去噪处理,验证了该方法在实测信号中的应用效果。2)针对基于统计的粗大误差判别方法对最小样本量有硬性要求,以及在对超压峰值处理时可能存在误判的情况,本文提出了一种基于相似度的判别方法。该方法将归一化后的测试值与理论值的相似程度作为捕获数据的超压峰值是否为粗大误差值的依据,可针对单一数据进行处理,为冲击波超压值粗差的判别提供了一种新思路。本文在后续实验中验证了DTW相似度与欧氏距离相似度两种计算方法的可行性。3)针对捕获的压力信号存在异常值、平台、严重畸变等情况,本文对实测数据进行了统计分析并将捕获波形划为三类,分别为正常冲击波信号、存在平台信号以及衰减区域严重畸变的信号。从捕获的数据中提取了正压时间、比冲量、DTW相似度等10类数据特征。训练了SVM、决策树、Ada Boost决策树、随机森林四种分类模型,通过对调参后模型的评价指标进行对比分析,发现随机森林在预测精度、稳定性,计算效率等方面都存在一定程度的优势,实验结果证明该模型能够有效、可靠的实现冲击波信号的分类,满足实际工作中信号自动快速识别的需求。
任贵粉[2]（2020）在《基于时频分析和图像处理的机械故障特征提取方法研究》文中研究表明在机械中旋转机械最为常见且其在工业中的地位也非常显着,因其通常在恶劣的工作环境下并且长期运作,易损坏发生故障的概率极大,意外的故障会对工作人员的安全及经济的生产都带来严重的威胁和损失。因此,对机械故障诊断与检测是极其重要的,以旋转机械中的轴承为例,对其振动信号进行检测研究。在该领域中,对故障的特征进行提取一直都是研究的热门课题,本文在该问题的研究上是从时频分析和图像处理两方面共同进行的,目的是做到双重检测,最大程度降低安全隐患。具体研究内容如下:（1）因EMD在对信号进行分解时有着重要的缺点即模态混叠问题,所以针对此问题进行改进,提出用HVD对其进行改进,此方法比典型的EEMD、CEEMDAN在对信号的分解分析上有优势,分辨率高而且能完全避免模态混叠。在对小波阈值的去噪分析中,改进阈值去噪是在小波阈值的基础上结合“3?准则”的思想进行改进得到的,其去噪效果比传统的小波阈值的好,经过对模拟信号的去噪对比已经验证。（2）在基于时频分析的特征提取研究中,提出了基于HVD与改进阈值的去噪新算法,对故障信号进行分析并为后续的故障特征的提取提供保障,该算法在应用在美国凯斯西储大学的轴承数据分析之前先对模拟信号进行去噪并与EMD、EEMD、CEEMDAN分别与改进阈值去噪相结合的方法进行对比,从主观视觉和客观评价上都一致表明本文方法的效果好。最后为了获得故障特征要对去噪后的内外圈信号进行以HHT为技术支持的包络谱分析,在对以上4种方法获得的频率对比中得出无论是在提取频谱的幅值还是分辨率上本文方法是都是最好的。（3）基于图像处理的特征参数提取的研究中,先是针对高斯、椒盐两种不同的噪声分别提出基于小波与高斯滤波去噪方法和基于小波与AMF滤波去噪方法,因中值滤波不能判断噪声点及窗口不变等问题,对其用自适应中值滤波-AMF改进,然后利用小波的多分辨率分析进行改善去噪后边缘模糊的问题。（4）在对去噪后的故障图像提取特征参数时,提出了基于canny算子的特征参数提取方法,对提取出的故障边缘通过函数bwperim和bwarea计算出周长和面积两个基本的参数,最终用圆度和畸形度判断故障发生的程度。
吕立蕾[3]（2016）在《多光谱激光雷达小波去噪效果评价体系》文中进行了进一步梳理针对基于小波理论的多光谱激光雷达消噪信号,从能量、图形、统计多角度出发,提出了由信噪比、平滑度等6项指标组成的小波消噪效果评价体系。实验证明,该体系可以为多光谱激光雷达消噪信号提供更加全面客观的效果评价,为不同信号噪声去除方法的选择提供更加可靠的依据,同时也有利于对不同算法进行有针对性的改进。
董元锋[4]（2016）在《强干扰环境下GNSS变形监测坐标时间序列的误差处理与趋势预测研究》文中提出变形监测是对被监测的变形体进行测量,以确定其空间位置及内部结构随时间变化的特征。GNSS变形监测因其全天候自动化监测的优势,已经成为该领域最主要的技术手段。通过GNSS变形监测获得更加精确的变形体失稳信息,对由于变形体失稳引发的滑坡、泥石流等地质灾害的预防具有重要借鉴意义。基于GNSS导航定位系统的变形体位移监测不仅可以实现对形变位移值的实时观测和记录,而且同时将与变形位移有关的时间、空间、频率信息记录下来,可以更好的为后期数据分析服务。但GNSS变形监测易受到外界环境的干扰,其数据序列中也包含了大量的粗差、噪声等干扰信息,容易对后续分析造成误导。因此,本文以某露天矿边坡为工程背景,结合GNSS变形监测坐标时间序列,深入地对数据信号预处理和变形趋势预测理论开展研究,主要研究内容如下:（1）基于小波分析的3σ粗差剔除。以小波分析极佳的时频特性为基础,利用小波分解的低频部分提取变形趋势,对观测的真值进行拟合估计,同时结合3σ准侧对长数据序列的识别、处理能力,提出基于小波分析改进的3σ粗差剔除法。并结合仿真算例和实际工程案列研究,证明了该方法的有效性。（2）基于谱指数和改进半软阈值法的噪声特征分析与消除。从GNSS坐标时间序列噪声影响因素出发,利用谱指数对数据信号含噪特性进行分析。针对具有不同含噪特性的数据信号,以现有软、硬阈值法以及半软阈值消噪理论为基础,分别利用改进半软阈值法和小波-香农熵混合法对随机特性明显的数据序列和传统以白噪声为主的数据序列进行消噪,丰富了消噪方法的选取和适用性。（3）耦合灰色系统和分形几何的时间序列预测研究。在对灰色理论下的GM（1,1）模型和分形理论下的改进变维分形模型研究的基础上,提出利用GM（1,1）改正分形模型分维数的方法,将两个预测模型进行组合,得到改进分形-灰色组合预测模型,不仅提高了模型预测精度,而且扩大了其适用范围。基于GNSS监测坐标时间序列,通过分析强干扰环境下数据序列误差形成机理,结合岩土工程学、测绘工程以及统计学等相关理论,从不同角度对GNSS变形监测坐标时间序列进行处理、预测研究,为边坡等变形体加固措施提供科学依据,达到对滑坡、崩塌等灾害的有效的控制。
孟庆华,侯舟波,孙晓红[5]（2013）在《基于数学形态学的汽车轮毂单元振动信号消噪算法研究》文中指出针对轮毂单元故障信号中的脉冲信号往往被背景噪声淹没的问题,将数学形态学滤波技术应用到一维振动信号的消噪中,并与3σ规则结合,提出了基于数学形态学运算和软阈值的振动信号消噪方法。首先,采用形态滤波对染噪的轮毂单元信号进行了过滤,并提取了峰谷信号;然后,采用3σ规则对峰谷信号进行了阈值处理,并将形态滤波结果与阈值处理后的峰谷信号相加,作为最终消噪结果;最后,对其进行了频谱分析以提取特征,并在Matlab中对该算法仿真试验进行了有效性评价以及轮毂单元振动信号的消噪试验。研究结果表明,该算法不仅运算简便,并且在最大限度抑制噪声的同时保留了绝大部分的有用信号,取得了较好的消噪效果,故障信号识别率提高了20%左右。
孙明珠,盖强[6]（2011）在《基于双阈值小波变换在雷达测试数据处理中的应用》文中研究指明针对雷达测试数据中存在大量噪声和野值的问题,分析了雷达测试数据噪声、野值产生的原因及其在小波域上的特性,根据此特性提出基于显着检验水平的准则野值判别方法和小波阈值消噪的新双阈值函数.利用此双阈值对数据小波变换细节分量进行处理,然后重建原数据,从而达到消噪、去野值的目的.与小波默认阈值消噪相比,此方法对野值的剔除效果显着,消噪后的信噪比有较大提高.
鄢海燕[7]（2011）在《数字通信信号自动调制识别算法研究》文中认为数字通信信号调制识别技术能够自动的识别信号的调制方式。在非合作通信场合,通信信号在很宽的频带上采用不同调制参数的各种调制样式,如何有效的识别这些信号,在军事和民用领域都具有重要的应用价值。在合作通信场合:如自适应OFDM系统、无线分配网络自动路由分配等工程应用中,调制识别也有重要的应用价值。综上所述,数字通信信号自动调制识别技术是无线通信技术的一个重要的研究领域,具有很高的工程应用前景。从国内外发表的文献也可以看出,通信信号调制方式的自动识别理论正日益丰富和完善,特别是在低信噪比条件下调制样式的识别问题更是各受关注;同时,绝大部分都是围绕人工神经网络、高阶累计量、小波的改进、支持向量机、瞬时信息等方法进行研究。考虑到算法复杂度和识别性能,论文结合小波的改进和基于瞬时信息的调制识别方法,研究低信噪比下的数字通信信号自动调制识别。论文的主要工作和创新之处如下:1、介绍了数字通信信号自动调制识别技术的研究背景和国内外发展现状;针对本文采用的算法重点研究小波变换的基础理论,仿真实现各调制信号的星座图以验证调制原理的正确性;基于参数估计理论仿真比较已有算法的性能。2、基于小波消噪的基础理论,分析模极大值法和传统阈值法的消噪原理,并仿真比较它们的优劣;以小波阈值消噪法为重点研究对象,从小波基、分解层数、阈值函数三个方面优化小波阈值消噪算法。其中,优化小波阈值消噪法中,论文提出采用非自适应法选取最佳分解层数、自适应法选取阈值函数。3、论文就基于瞬时信息和基于小波变换的识别方法展开了研究。针对基于瞬时信息的识别方法,论文采用优化小波阈值法对瞬时信息进行消噪、采用改进的特征参数识别信号。仿真结果表明,上述创新极大地提高了低信噪比下的识别性能。针对基于小波变换的识别方法,论文结合信号的小波变换幅值和统计直方图设计了基于小波变换的识别流程,并仿真分析了该方法下的识别性能。结果表明当信源信噪比大于或等于10 dB时,该算法下的识别系统性能较好。
厉敏[8]（2011）在《大量程六维力传感器信号消噪及静态解耦研究》文中研究指明大量程高精度六维力传感器在飞机起落架落地冲力测试、火箭推力测试、航天器对接、风洞测力试验等领域十分急需并有着广阔的应用前景。本文以课题组研制的新型的大量程柔性铰并联式六维力传感器为研究对象,对六维力传感器进行了信号消噪处理和非线性静态解耦研究。主要内容如下:首先,在实验平台上完成了六维力传感器的静态标定试验,获取了用于信号消噪和静态解耦研究的标定样本数据。其次,研究了多种适合传感器信号消噪的方法;基于小波阈值消噪的原理,分析并确定小波阈值消噪的各项参数;提出了混合阈值消噪方法;并利用各种方法对六维力传感器信号进行了仿真实验,取得了较好的效果。再次,为克服线性静态解耦的不足,提出了三种基于人工神经网络和遗传算法的非线性静态解耦方法:HHDTGA-BP算法、HHDTGA-RBF算法和HHDTGA-Wavelet算法。建立了同时优化结构和参数的神经网络模型,并应用于六维力传感器的静态解耦中。利用标定样本数据进行了仿真试验,结果证明了各种方法的研究价值。最后,基于六维力传感器静态标定实验的硬件结构,应用LabVIEW开发环境和MATLAB语言进行混合编程,开发了六维力传感器静态标定软件系统,设计并分析了静态标定的主要显示界面,显示了实验结果并与仿真结果进行了对比研究。实验结果表明:本文提出的小波阈值消噪方法和非线性静态解耦方法提高了六维力传感器的测量精度,为六维力传感器静态标定方案的改进提供了参考依据,对今后的大量程多维力传感器的研究和发展奠定了理论基础。
吕立蕾,龚威,宋沙磊,祝波[9]（2011）在《地物反射率探测激光雷达回波信号的小波去噪》文中指出从能量、图形、统计多角度出发,提出了由信噪比、平滑度等6项指标组成的小波消噪效果评价体系,对各算法去噪后信号作出全面客观评价。实验结果表明,基于3σ准则的阈值法与模极大值法相结合的小波去噪方法可以有效地去除噪声,效果优于其他方法。
郭兴明,柯明,肖守中[10]（2010）在《3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用》文中提出讨论小波包阈值法去噪的机理,提出基于小波包变换的3σ规则和μ律阈值法在心音信号预处理中的方法,该方法保留小波包变换去噪的优势,能够有效地突出心音的特征部分,在心杂音信号去噪中有较好的效果。实验结果表明,该方法在去除干扰和心杂音上有着一定的优势,在心音信号检测中有重要的应用价值。
二、3σ准则在小波消噪中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、3σ准则在小波消噪中的应用（论文提纲范文）
（1）爆炸冲击波信号处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关研究与发展现状 |
| 1.2.1 冲击波信号的去噪处理 |
| 1.2.2 测试数据的粗大误差处理方法 |
| 1.2.3 有监督分类算法 |
| 1.3 本文主要工作与内容安排 |
| 2 冲击波理论概述 |
| 2.1 爆炸冲击波特征 |
| 2.2 爆炸冲击波压力-时间模型 |
| 2.3 冲击波测试环境分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 冲击波超压测试系统 |
| 3.1 测试系统整体设计 |
| 3.2 冲击波存储测试仪设计 |
| 3.3 测试场地的布设与实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 冲击波信号的处理方法 |
| 4.1 冲击波信号的去噪处理 |
| 4.1.1 实测冲击波信号分析 |
| 4.1.2 经验模态分解去噪 |
| 4.1.3 小波阈值去噪 |
| 4.2 冲击波超压值粗大误差判别 |
| 4.2.1 超压测试粗大误差来源 |
| 4.2.2 基于统计的粗大误差判别方法 |
| 4.2.3 归一化相似度粗大误差判别方法 |
| 4.3 数据的分类算法 |
| 4.3.1 SVM与核函数 |
| 4.3.2 决策树 |
| 4.3.3 分类效果的评价指标 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实测数据的信号处理与分析 |
| 5.1 冲击波信号的去噪实验 |
| 5.1.1 含噪声模型的去噪效果对比 |
| 5.1.2 实测信号的EMD去噪处理 |
| 5.2 超压值的粗大误差判别实验 |
| 5.2.1 测试样本粗大误差分析 |
| 5.2.2 实测数据的粗大误差剔除 |
| 5.3 爆炸冲击波信号的分类与识别处理 |
| 5.3.1 实测中捕获的压力信号类别 |
| 5.3.2 特征参数的提取 |
| 5.3.3 特征数据的预处理 |
| 5.3.4 模型训练与参数调整 |
| 5.3.5 多分类器集成与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 下一步工作计划 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于时频分析和图像处理的机械故障特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 滚动轴承故障诊断的现状 |
| 1.2.2 故障诊断技术现状 |
| 1.2.3 特征提取研究现状 |
| 1.3 滚动轴承故障诊断机理 |
| 1.3.1 滚动轴承的基本结构 |
| 1.3.2 滚动轴承失效形式 |
| 1.3.3 滚动轴承故障特征频率 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 信号处理相关技术 |
| 2.1 时域分析 |
| 2.1.1 有量纲参数 |
| 2.1.2 无量纲参数 |
| 2.2 时频分析 |
| 2.2.1 傅里叶变换 |
| 2.2.2 短时傅立叶变换 |
| 2.3 小波变换 |
| 2.3.1 小波基函数 |
| 2.3.2 连续小波变换 |
| 2.3.3 离散小波变换 |
| 2.3.4 Mallat多分辨率算法 |
| 2.4 小波去噪 |
| 2.4.1 小波选取与分解层数 |
| 2.4.2 小波阈值去噪 |
| 2.4.2.1 去噪阈值原则 |
| 2.4.2.2 去噪阈值函数 |
| 2.4.2.3 去噪评价标准 |
| 2.5 希尔伯特-黄变换 |
| 2.5.1 Hilbert-Huang变换原理 |
| 2.5.2 经验模态分解 |
| 2.5.3 固有模态函数 |
| 2.5.4 希尔伯特谱分析 |
| 第三章 时频分析在轴承检测中的应用 |
| 3.1 时频分析方法对比 |
| 3.2 小波去噪分析 |
| 3.3 故障特征提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于图像处理的故障检测 |
| 4.1 图像灰度化 |
| 4.2 图像去噪分析 |
| 4.2.1 图像噪声分析 |
| 4.2.2 图像去噪 |
| 4.2.3 去噪仿真分析 |
| 4.3 图像增强 |
| 4.4 图像分割 |
| 4.5 边缘检测 |
| 4.6 特征提取 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于时频分析与图像处理的故障特征提取 |
| 5.1 改进阈值去噪 |
| 5.1.1 3s阈值去噪 |
| 5.1.2 模拟去噪对比 |
| 5.2 基于改进EMD的模态混叠问题分析 |
| 5.2.1 模态混叠问题 |
| 5.2.1.1 EEMD方法 |
| 5.2.1.2 CEEMDAN方法 |
| 5.2.1.3 HVD方法 |
| 5.2.2 模拟分析 |
| 5.3 基于HVD与改进小波阈值的故障特征提取 |
| 5.4 图像去噪 |
| 5.4.1 基于小波与高斯滤波对高斯噪声的去噪 |
| 5.4.1.1 高斯滤波 |
| 5.4.1.2 仿真对比 |
| 5.4.2 基于小波与AMF对椒盐噪声的去噪 |
| 5.4.2.1 自适应中值滤波 |
| 5.4.2.2 仿真对比 |
| 5.5 基于Canny的特征参数提取 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 :攻读硕士学位期间研究成果 |
（3）多光谱激光雷达小波去噪效果评价体系（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 小波消噪原理 |
| 3 小波消噪评价方法 |
| 3.1 信号统计分析 |
| 3.2 信号图形评价 |
| (1)原始信号与去噪后的估计信号之间的偏差[11](BIAS) |
| (2)平滑度指标[12](R) |
| 3.2 信号能量评价 |
| (1)信号能量比(SER) |
| (2)噪声模(NM) |
| 4 实验过程与分析 |
| 5 结束语 |
（4）强干扰环境下GNSS变形监测坐标时间序列的误差处理与趋势预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GNSS变形监测时间序列研究 |
| 1.2.2 GNSS变形监测时间序列粗差剔除与消噪方法研究 |
| 1.2.3 GNSS变形趋势预测方法研究 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第2章 基于小波分析改进的GNSS监测时间序列粗差探测方法 |
| 2.1 强干扰环境下GNSS时间序列误差分析 |
| 2.1.1 GNSS变形监测时间序列误差来源 |
| 2.1.2 GNSS变形监测时间序列误差特征 |
| 2.2 常用GNSS时间序列粗差探测方法 |
| 2.2.1 3σ准则法 |
| 2.2.2 狄克逊准则法 |
| 2.2.3 格拉布斯准则法 |
| 2.3 基于小波分析改进的3σ粗差探测 |
| 2.3.1 小波分析 |
| 2.3.2 基于小波分析改进的3σ法 |
| 2.4 仿真结果讨论 |
| 2.4.1 粗差剔除结果 |
| 2.4.2 讨论分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 GNSS变形监测时间序列噪声特征分析及消噪方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于谱指数的GNSS时间序列噪声特征分析 |
| 3.2.1 功率谱估计方法 |
| 3.2.2 基于功率谱估计的谱指数分析 |
| 3.2.3 基于谱指数法的噪声特征分析 |
| 3.3 常用GNSS时间序列消噪方法研究 |
| 3.3.1 小波阈值消噪方法 |
| 3.3.2 模极大值法去噪 |
| 3.3.3 经验模态分解法消噪 |
| 3.4 面向随机漫步噪声的改进半软阈值消噪研究 |
| 3.4.1 阈值法消噪分析 |
| 3.4.2 改进半软阈值法 |
| 3.5 面向白/闪烁噪声的混合消噪方法研究 |
| 3.5.1 闪烁噪声消噪方法 |
| 3.5.2 白噪声消噪方法 |
| 3.6 仿真结果讨论 |
| 3.6.1 随机漫步噪声仿真信号消噪研究 |
| 3.6.2 白/闪烁噪声仿真信号混合消噪研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 GNSS监测时间序列趋势预测耦合模型 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 常用GNSS时间序列趋势预测模型 |
| 4.2.1 分形预测模型 |
| 4.2.2 灰色预测模型 |
| 4.3 改进分形预测模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工程案例研究与分析 |
| 5.1 工程概述 |
| 5.1.1 工程案例概述 |
| 5.1.2 工程数据 |
| 5.2 粗差剔除结果及分析 |
| 5.3 噪声消除结果及分析 |
| 5.3.1 随机漫步噪声消除 |
| 5.3.2 白/闪烁噪声的混合消噪 |
| 5.4 边坡变形预测结果及分析 |
| 5.4.1 原始样本数据 |
| 5.4.2 变形预测结果 |
| 5.4.3 讨论分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目及取得成果 |
（5）基于数学形态学的汽车轮毂单元振动信号消噪算法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数学形态学基本原理 |
| 2 基于形态学的消噪算法研究 |
| 2.1 形态学滤波及峰谷提取 |
| 2.2 基于3σ准则的软阈值处理 |
| 2.3 形态学滤波结果与阈值化峰谷信号求和 |
| 3 仿真与试验信号分析 |
| 3.1 仿真实验 |
| 3.2 试验信号分析 |
| 4 结束语 |
（7）数字通信信号自动调制识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 基于决策理论的最大似然方法 |
| 1.2.2 统计模式识别方法 |
| 1.2.3 总结 |
| 1.3 课题内容和组织结构 |
| 2 数字信号调制识别基础 |
| 2.1 小波变换的基础理论 |
| 2.1.1 时频分析 |
| 2.1.2 小波理论的发展和应用 |
| 2.1.3 小波变换的定义和数学表示 |
| 2.1.4 多尺度分析和Mallat 算法 |
| 2.2 数字调制方式分析 |
| 2.2.1 幅度键控2ASK 与4ASK |
| 2.2.2 相移键控2PSK 与4PSK |
| 2.2.3 频移键控2FSK 与4FSK |
| 2.2.4 正交幅度调制16QAM |
| 2.3 信号的参数估计 |
| 2.3.1 载波频率估计 |
| 2.3.2 符号速率估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 调制识别中的小波消噪方法研究 |
| 3.1 小波消噪的基础理论 |
| 3.1.1 小波消噪的原理 |
| 3.1.2 消噪效果的评价标准 |
| 3.2 模极大值消噪法和传统小波阈值消噪法 |
| 3.2.1 模极大值消噪的基本原理 |
| 3.2.2 传统小波阈值消噪的基本原理 |
| 3.3 优化小波阈值消噪算法 |
| 3.3.1 最优小波基的选取 |
| 3.3.2 最佳分解层数的选取 |
| 3.3.3 阈值函数的改进 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 模极大值消噪算法与软硬阈值消噪法的比较 |
| 3.4.2 传统小波阈值消噪算法中阈值调整方法的仿真 |
| 3.4.3 最优小波基的选取 |
| 3.4.4 最佳分解层数的选取 |
| 3.4.5 改进阈值函数的仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 数字调制识别方法的研究 |
| 4.1 基于瞬时信息的数字调制识别方法 |
| 4.1.1 Hilbert 变换提取瞬时信息 |
| 4.1.2 优化瞬时信息 |
| 4.1.3 特征参数提取及其门限值选取 |
| 4.1.4 基于瞬时信息方法的分类识别 |
| 4.1.5 识别结果与分析 |
| 4.2 基于小波变换的数字调制识别方法 |
| 4.2.1 数字信号的小波变换特征 |
| 4.2.2 基于小波变换的数字信号识别流程 |
| 4.2.3 识别结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）大量程六维力传感器信号消噪及静态解耦研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信号滤波国内外现状 |
| 1.2.2 非线性静态解耦的国内外现状 |
| 1.3 论文的选题意义、课题来源和主要的研究内容 |
| 第2章 基础知识与理论 |
| 2.1 小波变换基础知识 |
| 2.1.1 小波变换简介 |
| 2.1.2 多分辨分析方法 |
| 2.2 人工神经网络基础知识 |
| 2.2.1 BP 网络结构模型 |
| 2.2.2 RBF 网络结构模型 |
| 2.2.3 小波神经网络结构模型 |
| 2.3 遗传算法基础知识 |
| 2.3.1 问题空间编码方法 |
| 2.3.2 种群初始化 |
| 2.3.3 适应度函数和优化准则的设计 |
| 2.3.4 遗传操作和规模设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 六维力传感器信号消噪研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波阈值消噪原理和步骤 |
| 3.3 基于小波变换的六维力传感器信号消噪应用研究 |
| 3.3.1 小波基函数选取 |
| 3.3.2 小波分解层数确定 |
| 3.3.3 门限阈值选取 |
| 3.3.4 阈值函数 |
| 3.4 六维力传感器输出信号消噪仿真 |
| 3.4.1 自动消噪 |
| 3.4.2 强制阈值和默认阈值消噪 |
| 3.4.3 混合阈值消噪 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 六维力传感器非线性静态解耦研究 |
| 4.1 六维力传感器非线性静态解耦方法 |
| 4.2 样本形成与归一化处理 |
| 4.3 六维力传感器性能评价 |
| 4.4 基于神经网络的六维力传感器静态解耦 |
| 4.4.1 基于神经网络的六维力传感器解耦原理 |
| 4.4.2 六维力传感器的神经网络解耦模型设计 |
| 4.5 混合递阶遗传算法优化BP 网络应用设计 |
| 4.5.1 HHDTGA-BP 算法染色体结构 |
| 4.5.2 HHDTGA-BP 算法设计 |
| 4.5.3 基于HHDTGA-BP 网络解耦仿真实验与结果分析 |
| 4.6 混合递阶遗传算法优化RBF 网络应用设计 |
| 4.6.1 HHDTGA-RBF 算法染色体结构 |
| 4.6.2 HHDTGA-RBF 算法设计 |
| 4.6.3 基于HHDTGA-RBF 网络解耦仿真实验与结果分析 |
| 4.7 混合递阶遗传算法优化小波神经网络应用设计 |
| 4.7.1 HHDTGA-Wavelet 算法染色体结构 |
| 4.7.2 HHDTGA-Wavelet 算法设计 |
| 4.7.3 基于HHDTGA-Wavelet 网络解耦仿真和结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 六维力传感器静态标定实验 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 六维力传感器静态标定的硬件支持 |
| 5.3 六维力传感器静态标定软件设计 |
| 5.3.1 信号消噪设计 |
| 5.3.2 六维力传感器非线性静态解耦模块设计 |
| 5.4 实验步骤和结果分析 |
| 5.4.1 静态标定加载实验步骤 |
| 5.4.2 静态标定实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 附录1 六维力传感器训练样本数据 |
| 附录2 六维力传感器测试样本数据 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）地物反射率探测激光雷达回波信号的小波去噪（论文提纲范文）
| 1 地物反射率探测激光雷达原理及回波信号噪声分析 |
| 2 回波信号小波去噪及效果评价 |
| 2.1 基于3σ准则的阈值法去噪 |
| 2.2 模极大值法去噪 |
| 2.3 消噪效果评价方法 |
| 3 实验结果与讨论 |
| 3.1 回波信号噪声去除 |
| 3.2 去噪效果评价 |
（10）3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 小波包原理 |
| 2.1 小波包定义 |
| 2.2 小波包分解与重建 |
| 2.3 最优小波包基的选择 |
| 2.4 小波包去噪的步骤 |
| 3 阈值去噪法 |
| 3.1 阈值的选取 |
| 3.2 阈值的处理 |
| 4 心音信号去噪仿真实验 |
| 5 讨论分析 |
| 6 结束语 |
四、3σ准则在小波消噪中的应用（论文参考文献）
- [1]爆炸冲击波信号处理方法研究[D]. 熊振宇. 中北大学, 2021(09)
- [2]基于时频分析和图像处理的机械故障特征提取方法研究[D]. 任贵粉. 昆明理工大学, 2020(04)
- [3]多光谱激光雷达小波去噪效果评价体系[J]. 吕立蕾. 海洋测绘, 2016(04)
- [4]强干扰环境下GNSS变形监测坐标时间序列的误差处理与趋势预测研究[D]. 董元锋. 武汉理工大学, 2016(05)
- [5]基于数学形态学的汽车轮毂单元振动信号消噪算法研究[J]. 孟庆华,侯舟波,孙晓红. 机电工程, 2013(04)
- [6]基于双阈值小波变换在雷达测试数据处理中的应用[J]. 孙明珠,盖强. 应用科技, 2011(04)
- [7]数字通信信号自动调制识别算法研究[D]. 鄢海燕. 重庆大学, 2011(01)
- [8]大量程六维力传感器信号消噪及静态解耦研究[D]. 厉敏. 燕山大学, 2011(10)
- [9]地物反射率探测激光雷达回波信号的小波去噪[J]. 吕立蕾,龚威,宋沙磊,祝波. 武汉大学学报(信息科学版), 2011(01)
- [10]3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用[J]. 郭兴明,柯明,肖守中. 计算机工程, 2010(07)