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基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]北京科技大学机械工程学院,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金(50934007,50905013,51004013)、高等学校博士学科点专项科研基金(20090006120007)、冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金(2009A16)、中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-09-014A,FRF-MP-09-09B,FRF-AS-09-00SB)资助项目
中文摘要:

为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法。根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示。降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练。染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除。仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声。

英文摘要:

In order to remove wideband noise from signal, a denoising method based on adaptive sparse representation was proposed. According to the independence or weak correlation between noise and signal feature components, the termination condition of sparse decomposition is adaptively determined, and then the sparse representation of the sig- nal is achieved. The method trains the initialized dictionary based on learning samples constructed from noised sig- nal. The training process is completed by an iteration algorithm, which alternates between adaptive sparse represen- tation and dictionary update. Based on the trained dictionary, noise reduction is conducted via adaptive sparse repre- sentation of the noised signal. Experiment results of simulated data and vibration signals of a gear show that the pro- posed method is better than wavelet denoising and matching pursuit denoising. It could effectively remove wideband noise from signal.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481