顧浩天

【摘 要】本文提出一種基于小波分析工具箱圖形接口工具（Graphical User Interface， GUI）的閾值法消噪方法。該方法是根據(jù)噪聲信號的特點以及閾值經(jīng)驗公式通過對閾值等參數(shù)進行反復設置，實現(xiàn)信噪分離。

【關鍵詞】小波分析；GUI；閾值法；信噪分離

【Abstract】A new threshold de-noising method based on wavelet analysis toolbox Graphical User Interface （GUI） is proposed. Based on the characteristics of the noise signal and the threshold empirical formula， through repeatedly setting up the threshold and other parameters，the method can achieve the signal noise separation.

【Key words】Wavelet analysis； GUI； Threshold value method； Signal noise separation

0 引言

小波分析具有多分辨率特點[1]，在時域和頻域都有表征信號局部信息的能力，時間窗和頻率窗都可以根據(jù)信號的具體形態(tài)動態(tài)調(diào)整。一般情況，低頻部分信號平穩(wěn)，可以降低時間分辨率提高頻率分辨率，高頻部分信號頻率變化不大可以降低頻率分辨率提高時間分辨率，換取精確時間定位，因此小波分析可以檢測正常信號中的瞬態(tài)奇異突變信號[2]，從強信號中提取出有用的弱信號，展示其關鍵頻率成分，特別適合于非平穩(wěn)信號的時頻分析。由于[3]聲發(fā)射信號是典型的非平穩(wěn)信號，而且具有衰減特性，并且我們的實驗所采集的信號內(nèi)同時包含有很多噪聲信號，且存在很多特殊的信號點。因此綜合以上特點，在此選擇小波分析處理方法對采集所得的聲發(fā)射信號進行分解，消噪，還原有用信號進行初步處理。

1 實驗內(nèi)容

1.1 實驗設備

長春試驗機研究所生產(chǎn)的高頻疲勞試驗機，型號PLG-200C，以及美國PAC公司生產(chǎn)的6通道AE-WIN聲發(fā)射檢測系統(tǒng)。

1.2 實驗材料

上海振華港機運輸軌道，由兩種或者三種金屬焊接而成。共有7種類型的實驗試件，每種試件所采用兩種拉應力分別是高載荷與中載荷。

1.3 實驗過程

實驗使用4個壓電傳感器作為媒介采集信號，使用了聲發(fā)射檢測系統(tǒng)中的4個采集通道。為了更好采集實驗過程中的聲發(fā)射信號，使用丙酮作為耦合劑涂抹于試件與傳感器之間。采用自制的Ω形工具來固定傳感器[4]（固定效果不錯，但可能會產(chǎn)生振動噪聲）。AE-WIN軟件參數(shù)閾值設置為基本閾值40db，按線定位方式對傳感器進行定位設置。一切設置結(jié)束后，開始進行斷鉛試驗，進行聲速測量，[5]耦合檢驗和定位校準，準備工作完成，開始實驗。

2 分析研究

本文主要對采集的聲發(fā)射信號進行波形分析，選取了一些特定階段的聲發(fā)射信號進行研究，所研究的信號在GUI中的具體波形及經(jīng)過參數(shù)設置處理后的波形如圖1所示：

很明顯，圖1中的原始信號具有一定的噪聲結(jié)構(gòu)，將其進行小波分解的時候，選擇小波為db2，具有正則性[6]；當選擇的小波為db1時，分解的時候低頻部分是方波形信號，會產(chǎn)生信號畸變；選擇db3以上，重構(gòu)后的信號會不斷偏離原始信號。分解的層次選擇為2尺度分解，這個尺度能將低頻和高頻最完美的分離開來，大于這個尺度的分解模式會將一部分低頻信號進入高頻部分，對結(jié)果不利。

去噪信號與原始信號相比較而言，信號明顯純凈了很多，曲線變得相對平滑，毛刺減少了不少，而且很多有用的信號并沒有失去。

圖2是二通道在試件發(fā)生裂紋時刻的原始信號以及低頻消噪信號，其中原始信號低頻消噪信號依然效果明顯，說明消噪?yún)?shù)設置得當[7]。

3 最后結(jié)論

（1）利用小波分析GUI可以對所采集的原始信號進行分解重構(gòu)并將低頻與高頻信號很好地分離開，其主要在于參數(shù)的恰當設定。

（2）對低頻部分的消噪處理效果比較明顯，曲線比較平滑，[8]有用部分能夠很好保留下來。

【參考文獻】

[1]王芳. 小波分析在信號去噪中的應用研究[D].四川：西華大學，2009.

[2]董長虹.Mat lab小波分析工具箱原理及應用[M].北京：國防工業(yè)出版社，2004：1.

[3]李孟源，尚振東，蔡海潮，董冠強.聲發(fā)射檢測及信號處理[M].4版.北京：科學出版社，2010：5.

[4]楊杰.聲發(fā)射信號處理與分析技術的研究[D].吉林：吉林大學，2005.

[5]趙志宏.基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D].北京：北京交通大學，2012.

[6]張德豐.MATLAB小波分析[M].北京：機械工業(yè)出版社，2009：92.

[7]周偉.基于MATLAB的小波分析應用[M].2版.西安：西安電子科技大學出版社，2010：10.

[8]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.MATLAB6.5輔助小波分析與應用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2003：111.

[責任編輯：楊玉潔]