[发明专利]基于模极大值降噪评估的小波基函数选择方法及系统

说明书

本申请公开了一种基于模极大值降噪评估的小波基函数选择方法及系统，确定需要进行小波基选择的信号集合，分别利用一阶、二阶和三阶高斯函数导数作为小波基函数对所述信号集合中的信号进行降噪处理；根据处理后的信号波形曲线和频谱分析图确定第一信号的小波基函数。基于小波系数模极大值评估的降噪算法可以显著保留原始信号中的奇异成分，并剔除掉噪声部分。由于具有不同消失矩的小波基函数可以识别出不同类型的奇异点，因此可以通过综合对比分析采用不同消失矩的小波基函数降噪后信号的波形变化、对应的频谱曲线和信噪比结果，来判断哪一种小波基函数能够更加全面的提取对应信号的奇异性信息。

技术领域

本申请涉及信号分析处理技术领域，具体涉及一种基于模极大值降噪评估的小波基函数选择方法及系统。

背景技术

工程实践中需要对工作中的设备进行状态监测以及故障诊断，但是由于设备运转的不稳定使故障设备产生冲击，或者由于环境噪声的影响导致了所采集到的信号是复杂的非平稳信号。特别是在检测机床刀具状态时，切削过程间接信号的变化被用来分析和评估刀具的磨破损状态，然而由于传统的傅里叶变换只适用于平稳信号的分析，因此需要一种可以对非平稳信号进行分析的方法。

小波变换能够根据不同的尺寸因子实现对信号的分析，因此在于非平稳信号的处理中有着独特的优势。现阶段所遇到的难题是对小波基函数的选取，而且分析精度要求越高，其准确选取的重要性就越加明显。

目前所使用的小波基选择法主要是在已知小波基函数的基本特性上将待分析信号以及具有尺度因子和平移因子的小波基函数之间的相似性进行测量，这种方法是主观而又定性的。因此需要为提取检测信号成分的小波基函数的选择方法上找到客观的标准，以避免在使用小波变换进行信号分析时，由于小波基选取不当而引起的结果失真与精度低。

发明内容

本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于模极大值降噪评估的小波基函数选择方法，所述方法包括：确定需要进行小波基选择的信号集合，所述信号集合包含多个不同类型的信号；分别利用一阶、二阶和三阶高斯函数导数作为小波基函数对所述信号集合中的信号进行降噪处理；根据处理后的信号波形曲线和频谱分析图确定第一信号的小波基函数，所述第一信号为所述信号集合中的任一信号。

采用上述实现方式，基于小波系数模极大值评估的降噪算法可以显著保留原始信号中的奇异成分，并剔除掉噪声部分。由于具有不同消失矩的小波基函数可以识别出不同类型的奇异点，因此可以通过综合对比分析采用不同消失矩的小波基函数降噪后信号的波形变化、对应的频谱曲线和信噪比结果，来判断哪一种小波基函数能够更加全面的提取对应信号的奇异性信息。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述分别利用一阶、二阶和三阶高斯函数导数作为小波基函数对所述信号集合中的信号进行降噪处理，包括：根据信号的模极大值点在(u,s)(空间u、尺度s)平面内沿尺度s的变化规律确定为模极大值点是信号或噪声产生；如果所述模极大值点为噪声产生，则在最大尺度上设置筛选阈值；通过所述筛选阈值筛选噪声导致的模极大值点；将模极大值点小波系数的值小于所述筛选阈值的模极大值点置零。

结合第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述根据信号的模极大值点在(u,s)(空间u、尺度s)平面内沿尺度s的变化规律确定为模极大值点是信号或噪声产生，包括：如果所述模极大值点的小波系数的值随着尺度s的减小而减小，并最终收敛，则所述模极大值点所连通的极大值线对应的是包含奇异性信息的信号点，为信号产生；或者，如果模极大值点对应小波系数的值随着尺度的减小而增大，则所述模极大值点为噪声产生。

结合第一方面第一或二种可能的实现方式，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述筛选阈值为：