機床沖孔產(chǎn)生的聲音信號包含了許多有用信息,為了濾除聲音信號提取過程中的工廠環(huán)境產(chǎn)生的噪聲,使用改進閾值小波去噪方法對聲音信號進行處理。利用信噪比（SNR）和均方誤差（MSE）作為去噪效果指標,使用新的閾值選取規(guī)則,提出了一種分段連續(xù)的閾值函數(shù),對傳統(tǒng)小波去噪方法進行改進。該改進函數(shù)通過引入常數(shù)a,解決了傳統(tǒng)閾值函數(shù)中軟硬閾值函數(shù)不連續(xù)和恒定偏差問題。采集機床沖孔聲音信號并疊加高斯白噪聲作為機床沖孔含噪信號進行驗證。通過實驗確定了最佳小波函數(shù)類型和分解層數(shù),將改進閾值小波去噪算法與傳統(tǒng)算法進行對比,結(jié)果表明:改進后的算法去噪效果良好,且有效保留了較低的信號能量。 

【文章來源】：機床與液壓. 2020,48(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

小波去噪流程圖

由上述證明可以發(fā)現(xiàn),改進后的閾值函數(shù)同樣增加了小于臨界閾值的小波處理,并且在(-∞,+∞)內(nèi)連續(xù)。相比于公式(5)保留了低能量信號,相比于公式(6)計算量較小。圖2所示為軟硬閾值函數(shù)及改進函數(shù)的對比圖像。3 實驗驗證

因此文中使用db3小波函數(shù),分解層數(shù)選擇5層的小波去噪方法,采用改進閾值去噪算法和傳統(tǒng)閾值去噪算法,對疊加高斯白噪聲后的機床沖孔聲音信號進行去噪對比實驗。其效果如圖3所示。從圖3中的(c)、(d)可以看出傳統(tǒng)方法對疊加了高斯白噪聲的機床沖孔聲音信號去噪效果明顯,但是會將能量較低的有效信號當做噪聲去除。而改進閾值后的去噪方法在去除噪聲的同時保留了較多的有效信號。利用公式(1)和(2)作為判斷去噪效果的標準,去噪效果如表2所示。通過表2看出改進閾值后的小波去噪SNR達到16.487,比軟硬閾值要高;MSE達到0.027比軟硬閾值小。結(jié)果表明了改進閾值算法在3種算法中效果最好。


本文編號：3094691