【摘 要】
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提出了一种有效的转子故障信号的降噪方法。该方法利用概率统计的最优估计原理对样本信号进行估计,增加了小波阈值参数的可靠性。根据Bayes估计风险最小的原则,对不同子带的
【机 构】
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武汉大学珞珈学院电气工程与自动化系
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提出了一种有效的转子故障信号的降噪方法。该方法利用概率统计的最优估计原理对样本信号进行估计,增加了小波阈值参数的可靠性。根据Bayes估计风险最小的原则,对不同子带的小波系数估计小波阈值,通过软阈值函数进行逐层降噪,对降噪后的信号进行重构,达到对转子故障信号降噪。把从多功能振动实验台上取得的转子故障振动信号,利用该方法进行降噪。并将降噪结果与Birge-Massart小波阈值降噪法和Donoho小波阈值降噪法的处理结果进行比较,结果显示使用Bayes（贝叶斯）阈值估计降噪法处理的信号能够很好地保留信号的细
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