小波降噪的案例
小波變換01（小波降噪）
摘要：本文用一個實例演示小包變換的信號降噪功能。本文素材來自網(wǎng)絡，筆者作了稍微整理。
01小波變換
小波變換和傅里葉變換都屬于積分變換，馬拉算法在小波變換中的地位類似FFT算法在傅里葉變換中的地位。
02小波降噪實例
python小波擴展庫pywavelets中有幾個demo signals
引入心電信號：
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt
ecg = pywt.data.ecg() # 生成心電信號
plt.plot(ecg)
plt.show()
coeffs = pywt.wavedec(ecg,'db8') # 對信號進行多層小波分解
threshold = 0.2
for i in range(1, len(coeffs)):
coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold*max(coeffs[i])) # 降噪
ecgrec = pywt.waverec(coeffs,'db8') # 將信號進行小波重構
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(ecg)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(ecgrec)
plt.show()
關于pywt.threshold()的用法：
展開 164基于matlab的奇異值分解、小波降噪、zoom細化 ￥12.2
基于matlab的奇異值分解、小波降噪、zoom細化。程序已調通，可直接運行。
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基于MATLAB的小波降噪，默認閾值消噪，強制消噪，給定軟閾值消噪方法，數(shù)據(jù)直接替換后就可以跑。
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《機械系統(tǒng)動力學分形特征及故障診斷方法》
目錄
第1章 機械故障診斷概述
1.1 機械故障診斷發(fā)展概述
1.2 基于現(xiàn)代非線性理論的復雜機械故障診斷與預測
第2章 復雜機械系統(tǒng)故障的研究方法
2.1 機械設備故障診斷的研究方法
2.2 機械設備故障診斷的技術與方法
第3章 分形與分形維數(shù)
3.1 分形原理概述
3.2 分維及其測量方法
3.3 分形學的分類
3.4 分形學的應用領域
第4章 小波及小波包分析
4.1 概述
4.2 小波變換
4.3 多分辨分析
4.4 小波包分析
4.5 小波應用領域概述
第5章 基于小波理論的信號降噪研究
5.1 噪聲
5.2 工程上傳統(tǒng)、常用的去噪方法
5.3 小波降噪法
5.4 應用實例
5.5 基于小波理論的汽輪發(fā)電機故障診斷研究
5.6 基于小波理論的汽輪發(fā)電機組故障診斷
5.7 小波能量特征法在發(fā)電機組故障診斷中的應用研究
第6章 分形理論及小波分形技術的復雜機械故障診斷
……
第7章 基于多重分形的分形維數(shù)計算
第8章 基于廣義分形特征的故障診斷
第9章 李雅普諾夫指數(shù)在復雜機構故障診斷中的應用研究
第10章 等離子弧淬火表面條紋方向對摩擦性能影響的研究
第11章 電磁軸承控制系統(tǒng)設計與仿真研究
第12章 電磁軸承控制的魯棒穩(wěn)定性研究
參考文獻
展開 2-6 基于matlab 2018B的語音信號降噪和盲源分離GUI界面 ￥80
基于matlab 2018B的語音信號降噪和盲源分離GUI界面，包括維納濾波，小波降噪、高通、低通、帶通濾波，及提出的濾波方法。每個功能均展示降噪前后聲音效果并外放出來。程序已調通，可直接運行。
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基于matlab的脈搏信號處理GUI界面編程，并實現(xiàn)濾波、去噪、實時回放、小波分析 計算脈率。采用低通濾波器，計算巴特沃斯數(shù)字濾波器的階數(shù)N和截止頻率Wn、使用'coif4'小波基計算信號的平穩(wěn)小波分解完成降噪。程序已調通，可直接運行。
機器學習與深度學習簡述和工程案例展示
左圖為機器學習中監(jiān)督學習的一般方法，右圖為深度學習的一般方法
實際工程案例：
例1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的心電信號(ECG)心律失常情況的識別
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在一維數(shù)據(jù)中的應用，輸入的信號經(jīng)過小波變換等降噪處理后放入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行心律失常的分類識別，準確率能達到99.2%。
例2 基于圖卷積網(wǎng)絡(GCN)的阿茲海默癥疾病預測
通過對3維的CT圖進行數(shù)據(jù)特征提取，并以實驗對象為節(jié)點，結合非成像數(shù)據(jù)(如性別、年齡等)建立圖網(wǎng)絡，同過圖神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對實驗對象進行阿茲海默癥的疾病預測分類，檢測結果準確率達到80.0%。
例3 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的水處理廠的傳感器異常檢測
利用人工智能的方法檢測傳感器信號在某段時間內是否存在異常，并通過建立圖網(wǎng)絡捕獲水處理廠不同傳感器間的關系，來解釋檢測到異常的根因，能減少人工檢測的時間和成本。模型預測結果準確率達到99.35%。
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機械系統(tǒng)動力學分形特征及故障診斷方法/機械工程師繼續(xù)教育叢書
作者：徐玉秀 等著 出版社：國防工業(yè)出版社 出版時間：2006年01月
本書從系統(tǒng)狀態(tài)的角度、從研究復雜系統(tǒng)的基點出發(fā)，探討復雜機械系統(tǒng)故障診斷的理論、技術方法，全書共12章，系統(tǒng)介紹了復雜機械系統(tǒng)故障診斷的研究方法、分形與分形維數(shù)、小波及小波包分析、基于小波理論的信號降噪研...
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『原創(chuàng)』申請兌換 機械系統(tǒng)動力學分形特征及故障診斷方法
機械系統(tǒng)動力學分形特征及故障診斷方法
機械系統(tǒng)動力學分形特征及故障診斷方法/機械工程師繼續(xù)教育叢書
作者：徐玉秀 等著 出版社：國防工業(yè)出版社 出版時間：2006年01月
本書從系統(tǒng)狀態(tài)的角度、從研究復雜系統(tǒng)的基點出發(fā)，探討復雜機械系統(tǒng)故障診斷的理論、技術方法，全書共12章，系統(tǒng)介紹了復雜機械系統(tǒng)故障診斷的研究方法、分形與分形維數(shù)、小波及小波包分析、基于小波理論的信號降噪研...
