基于软阀值和遗传自适应阀值的车辆制动信号的联合小波去噪.docVIP

 基于软阀值和遗传自适应阀值的车辆制动 信号的联合小波去噪 刘程，贺岩松，徐中明，张志飞** 5 10 15 20 25 30 35 40 （重庆大学机械工程学院，重庆 400030） 摘要：利用遗传算法改进了基于自适应阈值的小波去噪方法，并验证了该去噪方法的有效性。 通过小波分析和经典谱估计方法计算分析了一款车的驾驶员耳旁的声信号的能量分布，其信 号能量主要集中在低频部分，从而提出了利用软阀值和基于遗传算法自适应阀值的联合小波 去噪方法。去噪前后对比结果表明，该方法可以快速衰减信号的高频噪声，降低信号的波动。 关键词：自适应阈值；遗传算法；自适应阈值；经典谱估计；联合小波去噪 中图分类号：TN911.23 Combined wavelet denoising based on genetic algorithm of adaptive threshold and soft threshold functions for vehicle braking sound signal Liu Cheng, He Yansong, Xu Zhongming, Zhang zhifen (College of Mechanical Engineering, Chongqing University, ChongQing 400030) Abstract: Genetic algorithm is used to improve wavelet denoising method based on adaptive threshold value, and the effectiveness of the denoising method is verified. Wavelet analysis method and classic spectral estimation method are applied to calculate and analyze the acoustic signal energy distribution of a car from drivers ear, it is found that the signal energy mainly concentrated in the low frequency part. A new combined wavelet denoising method is thus proposed by using both soft threshold and adaptive threshold based on genetic algorithm. Compared to before，the denoising result suggests that the proposed method can quickly attenuate the high frequency noise and reduce the signal fluctuations. Keywords: adaptive threshold; genetic algorithm; adaptive threshold; classical spectral estimation; combined wavelet denoising 0 引言 由于测量的车辆声信号一般会受到噪声污染，因此对车辆声信号进行声学分析之前，首 先要对其进行前处理。传统方法采用滤波器进行低通抗混叠滤波只是保留低于截止频率信 号，而对高于截止频率信号直接置零，这种处理没有根据信号的本身特点进行滤波，不利于 信号的后续处理。当前比较流行的是小波去噪，由于其多分辨率特点，可以聚焦到信号的任 意细节进行处理，频率分辨率可随频率变化自动调节，非常适用于非平稳信号的去噪，但标 准的小波软阀值去噪方法也不能够根据信号本身的特点选择最优阀值[5-8]。自适应阀值去噪 算法能够根据信号的本身特点确定最优阀值，但是其算法的迭代步长一般很难确定[1]。遗传 算法具有很好的最优值有哪些信誉好的足球投注网站特性，通过遗传迭代最后可以得到最优解，但是其计算的速度随 数据的量增加而变慢[4]。一般车辆车内声信号的能量主要集中在低频段上，因此可以再保证 精度的基础上对信号的高频小波系数进行软阀值去噪，对低频小波系数进行新的阀值去噪方 法。本文在对自适应阀值去噪算法分析的基础上，利用遗传算法对该方法进行了改进，提出 了一种适用于车辆声信号的联合小波去噪的去噪方法，为声信号的进一步处理奠定基础。 作者简介：刘程，(1985-)，男，重庆大学硕士研究生，信号处理和模式识别。 通信联系人：贺岩松，（1968-），男，重庆大学教授，研究方向为车辆系统动力学及控制。 E-m