基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法
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1. 大连理工大学 先进控制技术研究所
2. 大连理工大学 软件学院

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王传鑫

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Wavelet de-noising double threshold optimization method based on ant
colony algorithm
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    摘要:

    将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法. 首先根
    据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函
    数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选
    择最优降噪阈值, 有效去除噪声.

    Abstract:

    By combining correlation analysis method and threshold de-noising method, a methord based on ant colony
    algorithm is given for optimizing wavelet de-noising double-threshold. The reasonable optimization interval is determined
    according to the charactersitic of distributed of noise. The objective function is chosen according to the difference of
    autocorrelation coefficient of signal’s wavelet coefficient and noise’s wavelet cofficient. Finally the optimal upper threshold
    and lower threshold are calculated by using ant colony algorithm. Simulation and compressor vibration fault detection
    application results show that the proposed method can optimize the de-noising threshold and denoise effectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王传鑫, 邵诚, 韩瑜.基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法[J].控制与决策,2011,26(1):115-0

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  • 收稿日期:2009-10-19
  • 最后修改日期:2010-02-08
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  • 在线发布日期: 2011-01-20
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