【摘 要】
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人们在获取振动信号的过程中会受到噪声的影响,为了能够从振动信号中提取特征信息,就必须要消除振动信号中的背景噪声。对振动信号采用GHM多小波自适应阈值去噪方法,即根据各
【基金项目】
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安徽省2019年度高校优秀青年骨干人才国内访问研修项目(gxgnfx2019131),安徽省高校2018年度重点自然科学研究项目(KJ2018A0187),池州职业技术学院科研自然重点项目(ZR2018Z01)
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人们在获取振动信号的过程中会受到噪声的影响,为了能够从振动信号中提取特征信息,就必须要消除振动信号中的背景噪声。对振动信号采用GHM多小波自适应阈值去噪方法,即根据各层高频系数的噪声水平,估计噪声的标准差,利用每层高频系数的能量比自适应的选择阈值,避免了对每层高频系数使用相同阈值的缺点。最后,选用获取的齿轮箱振动信号进行降噪实验,对比Db4小波固定阈值降噪方法,证实了该方法在振动信号去噪中的优势。
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