【摘 要】
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离散小波变换每分解一次,逼近信号和细节信号的长度减少一半,因此,在不同尺度上逼近信号的特性之间存在着差异,采用一个基函数伸缩和平移导出的小波函数,难以在不同的尺度上准确地匹配逼近信号的局部特征,小波降噪时会丢失信号原有的一些时域特征.根据第二代小波变换的特点,本文提出一种混合小波降噪方法,预测时从一组预测器中选择一个最佳预测器满足细节信号的特殊要求,更新时从一组更新器从中选择一个最佳更新器满足对逼
【机 构】
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长安大学建筑工程学院,西安,710061 郑州大学机械工程学院,郑州,450002
【出 处】
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2006年全国振动工程及应用学术会议
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离散小波变换每分解一次,逼近信号和细节信号的长度减少一半,因此,在不同尺度上逼近信号的特性之间存在着差异,采用一个基函数伸缩和平移导出的小波函数,难以在不同的尺度上准确地匹配逼近信号的局部特征,小波降噪时会丢失信号原有的一些时域特征.根据第二代小波变换的特点,本文提出一种混合小波降噪方法,预测时从一组预测器中选择一个最佳预测器满足细节信号的特殊要求,更新时从一组更新器从中选择一个最佳更新器满足对逼近信号的特殊要求,在每一尺度构造了一个具有某种要求的小波.这种方法能够有效地抑制振动信号的高频干扰.
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