[发明专利]一种基于EWT-SE及小波阈值的叶片声信号降噪方法有效

专利信息
申请号: 202011182502.2 申请日: 2020-10-29
公开(公告)号: CN112287835B 公开(公告)日: 2022-11-01
发明(设计)人: 张家安;姜皓龄;田家辉;徐超林 申请(专利权)人: 河北工业大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 代理人: 张国荣
地址: 300130 天津市红桥区*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开一种基于EWT‑SE及小波阈值的叶片声信号降噪方法,针对风力发电机叶片声音受随机风噪影响导致难以获取纯净叶片声信号的问题,对样本熵进行改进;并根据叶片声信号特性,对小波阈值函数进行修改,提出一种基于经验小波变换(EWT)‑样本熵(SE)与小波阈值的叶片声信号降噪方法。该方法首先通过EWT将信号分解为各模态函数,通过改进的样本熵算法计算各模态函数的样本熵值并选取信号重构分量;之后对边界模态函数进行小波阈值再降噪;最后重构分量得到降噪后的信号。利用现场录取的叶片声音数据对该方法进行分析与验证,结果表明该方法的降噪效果更优,能够得到较为纯净的叶片信号,为后续提取叶片声学特征奠定基础。
搜索关键词: 一种 基于 ewt se 阈值 叶片 信号 方法
【主权项】:
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