【摘 要】
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针对提取隐藏在原始振动信号中的弱周期性冲击信号,提出结合冗余提升多小波包（RLSMWP）及滑动窗奇异值分解（SWSVD）降噪的方法。利用提升方案实现具有5阶逼近阶性质的冗余Haar预处
【机 构】
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中原石油勘探局勘察设计研究院,中国石油大学机械与储运工程学院
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针对提取隐藏在原始振动信号中的弱周期性冲击信号,提出结合冗余提升多小波包（RLSMWP）及滑动窗奇异值分解（SWSVD）降噪的方法。利用提升方案实现具有5阶逼近阶性质的冗余Haar预处理,对信号进行预滤波,获得2重矢量信号。对多小波分解得到的矢量细节信号进行进一步分解,实现冗余提升多小波包变换。对最后一层各输出通道信号进行SWSVD降噪,重构后获得降噪信号。结果表明,RLSMWP与SWSVD相结合具有很好的降噪效果,提取出了隐藏在气阀振动信号中的弱周期性冲击成分;与传统多小波构造方法相比,新方法在时域实现
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