基于小波變換的電機信號消噪技術的研究
賀昌權，包廣清
（蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院，蘭州730050）
摘要：在分析小波變換消噪原理和方法的基礎上，針對信噪比較高的信號，進行小波消噪和傅里葉消噪仿真分析。結果表明，采用小波消噪能達到比較理想的效果。但對于信噪比較低的信號，必須采取多種方法相結合，才能取得滿意的消噪效果。文章提出了將時域平均法和小波軟闊值消噪法相結合和基于相關性分析與小波變換相結合兩種方案消噪。通過對這兩種方案進行仿真實驗，結果表明，這兩種方案可以有效地去除信號中的干擾噪聲，提高信號的信噪比，取得良好的降噪效果。
關鍵詞：小波變換；時域平均；軟閥值；分析；消噪
中圖分類號：tp202 +2; tm306 文獻標志碼：a 文章編號：1001-6848(2010)03-0028-04
0引 言
隨著信息時代的發展，信號的結構越來越復雜，而且廣泛存在外界惡劣環境的強噪聲下，為了更加清楚地分析和研究實際工程中信號的有用信息，對信號進行消噪處理是至關重要的。目前，在理論和方法上有重大突破的小波變換，為處理非平穩信號展示了美好的前景。傳統的傅里葉變換只能刻劃在整個時域上的頻譜特性，并不能反映信號在固定時刻或固定時間區域的頻域特性，而小波變換具有良好的時一頻域特性，所以把小波變換應用于信號消噪領域，能起到很好的消噪效果，也必將展示它獨特的優越性和廣闊的應用前景[1]。
1小波消噪的原理與matlab實現
1.1小波信號消嗓原理
在這里，以一個******的噪聲模型詳細加以說明，即認為e(i)為高斯白噪聲滿足n(o，1)，噪聲級( noise level)為1。在實際的工程中，有用信號通常表現為低頻信號或是一些比較平穩的信號，而噪聲信號則通常表現為高頻信號。所以信號消噪的過程可按如下方法進行處理，首先對信號進行小波分解，如進行三層分解，分解過程如圖1所示，則噪聲部分通常包含在cd1，cd2，cd3中，因而，可以門限閾值等形式對小波系數進行處理，然后對信號進行重構，即可以達到消噪的目的。對信號s(/)消噪的目的就是要抑制信號中的噪聲部分，從而在s(i)中恢復出真實信號f(i)。
1.2小波分析與傅里葉分析對非平穩信號消噪
在實際的工程應用中，所分析的信號可能包含許多尖峰或突變部分，對這種信號進行分析，首先需要作信號的預處理，將信號的噪聲部分去除，提取有用信號。而這種信號的消噪，用傳統的傅里葉變換分析，顯得無能為力，因為傅里葉分析是將信號完全在頻域中進行分析，它不能給出信號在某個時間點的變化情況。而小波分析由于能同時在時頻域中對信號進行分析，所以它髓有效地區分信號中的突變部分和噪聲，從而實現信號的消噪，下面從工具箱中產生一含噪聲的非平穩信號，并分別用小波分析和傅里葉變換進行信號消噪處理，見圖2～圖4。
從圖3，圖4的比較中可以看出，用小波進行信號的消噪可以很好地保存有用信號中的尖峰和突變部分。因此，小波分析對非平穩信號消噪有著傅里葉分析不可比擬的優點。
1.3實際應用
在實際應用中，綜合分析表明，當信噪比大于7時，小波消噪能取得較好的消噪效果。如對電動機端電壓、定子電流等倍號進行檢測消噪。但是當信噪比太小，或者噪聲幅度接近甚至大于有用信號的幅度時，小波消噪則難以獲得較好的消噪效果。
2時域平均法結合小波軟閥值消噪
2.1時域平均法
時域平均是一種積累平均抗干擾過程，它的突出優點是對輸入信噪比沒有要求，因而適合于對淹沒在強噪聲里微弱信號進行預處理。而其它一些信號處理方 |
