为消除由声波换能器延迟振荡效应对声波飞渡时间测量的影响，提出一种“脉冲串归一化阈值点法”测量方法。首先，对所接收到的声波信号取包络并进行归一化，通过合理设置闽值，获得不同传播距离时含有延迟响应的声波飞渡时间；然后，利用线性拟合获得声波换能器的延迟响应时间．由此即可获得声波飞渡时间。试验结果表明．利用修正后的声波飞渡时间所得到的声波传播速度与理论计算值相比误差小于1m／s，与修正前的测量结果相比，测量精度提高了一个数量级，具有简单、易行、测量精度高等特点。另外，将所提方法应用于二维圆形边界温度场声学测量系统中，获得了较理想的测量结果。

讨论利用平稳小波变换进行X射线衍射信号消噪的方法,首先利用Haar小波将受噪声污染的X射线衍射信号进行多层平稳小波变换,利用小波变换的细节系数估计噪声均方差σ,选取阈值σ 2lnN(N为细节系数长度),对小波分解的细节系数进行阈值处理,然后进行平稳小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和提纯.实验结果证明,这种去噪方法是非常有效的,它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征.

数控机床加工工件时,在切削力的作用下,实时测量机床主轴的径向运动误差,并采用小波变换算法去除加工时存在的噪声.同时,从谐波抑制特性和总体频域特性两个方面讨论了测量系统频域特征.

有效的滤除行波的噪声,并提取有用的行波信号,是实现铁路输电线路行波故障定位的关键。数学形态学是一种非线性信号分析工具,它对信号的分析完全在时域中进行,能有效地滤除各种噪声且能保留原信号的全局和局部特征的优点,仿真结果表明数学形态学具有良好的消噪能力。

介绍了波动法测量缆索张力的基本原理及其检测技术.针对实际测量中脉冲激励下产生的应力波含噪声大及走时时差难以分辨的问题,利用相关系数选取最优小波函数并结合软阈值消噪方法,将应力波从噪声干扰中提取出来.实验结果表明,采用此方法选取的小波能更有效地消去噪声,经过修正后的小波系数重构得到的信号图清晰地反映了入射波和反射波之间的时差.

小波多分辨率分解能够将信号在不同的尺度上展开,因而具有对信号按频带进行处理的能力,这对于建立表征识别故障信号的特征以及清除信号的干扰与噪声等方面具有十分重要的意义.目前在钢丝绳LF检测中对断丝信号的处理仍比较困难,将它应用于断丝信号的消噪平滑和奇异性检测,使得信号更加光滑,避免断丝误判,同时使奇异点更加明显,有效地提高内外部断丝识别和定量检测的准确率,实验证明该方法效果明显.

针对传统的灰熔点检测方法中劳动强度高和判定误差大的缺点，本文采用图像处理的方法对灰熔点的特征温度实现了自动判定。在灰锥被加热的过程中，从800℃开始到1500℃结束，使用CCD相机对灰锥每隔2℃进行自动图像采集，并将灰锥图像自动存入计算机中。对灰锥图像相继采用了一系列图像处理方法进行处理，得到完整的灰锥轮廓图像。使用图像识别对灰锥的几何特征进行提取，并利用高宽比对灰熔点的四个特征温度进行判定。

为了提高语音信号的质量,降低在语音拾取过程中背景噪声的干扰,设计了以FM1182为核心芯片的系统,该系统使用了双麦克风拾音技术。拾取到的两路信号,分别为混有背景噪声的语音信号和纯噪声信号,经过低噪的前置放大后,进入DSP芯片进行消噪运算,芯片采用AMBIN算法。通过实际电路的测试结果表明,湮没在噪声信号中的语音信号被成功提取。该系统具有集成度高,便携,成本低的特点,在保证有较高噪声处理效率的同时维持超低功耗,消噪效果十分明显,并具有较宽的噪声处理范围。

在旋转机械故障诊断中，声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象，提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点，通过对傅里叶频谱进行自适应划分，并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量，可有效消除模态混叠现象，同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理，在同信号源下，对比基于dB4全阈值消噪、dB4默认软阈值消噪、dB4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明：EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态，分解出的模态少，并且不存在难以解释的虚假模态，消噪效...

现场采样获得的液压系统压力脉动信号通常含有很多的噪声如果不能有效地消除噪声那么故障特征参量的提取将会受到很大的影响从而影响液压系统故障诊断的准确性。针对压力脉动信号非平稳随机性、统计特性不可预知等特点提出一种基于小波自适应滤波的信号消噪方法并将其应用于采集到的液压系统压力脉动信号的消噪中。通过实例分析验证了基于小波变换的自适应滤波的信号消噪方法要优于传统的自适应滤波的信号消噪方法。