一种非凸全变差正则化的信号降噪方法(以模拟信号和轴承振动信号为例,MATLAB)

以旋转机械振动信号为例,由于旋转机械运行中背景噪声较强,振动信号需要进行降噪处理。常用的小波阈值降噪会在信号的不连续处产生虚假的波峰和伪吉布森震荡,而奇异值分解SVD去噪容易产生虚假分量,全变差去噪则不会出现这样的情况,因此采用全变差降噪以达到更好的效果。全变差降噪的问题作为一个L1正则化问题,可以通过优化极小化方法进行求解,可以有效地去除振动信号中的强背景噪声,较好地体现出冲击的故障特征。

鉴于此,采用一种非凸全变差正则化的信号降噪方法对模拟信号和轴承振动信号进行验证,运行环境为MATLAB 2018A。

复制代码
clear


y = load('blocks_noisy.txt');   % load data
sigma = 0.5;


x_clean = load('blocks.txt');   % load data


N = length(y);
n = 1:N;


figure(1)
clf
plot(n, y, 'color', 'black', 'linewidth', 1)
title('Noisy signal');
ax = [0 length(y) -3 6];
axis(ax)
复制代码
clc;clear all
%轴承2_2,采样频率25600Hz,外圈故障特征频率因子3.083,转速2250/60Hz,外圈故障特征频率115.6125
%x1 = xlsread('Bearing2_2/161.xlsx');%重度故障
x1 = xlsread('Bearing2_2/60.xlsx');%早期故障
x1 =x1(:,1);x1=x1(1:10240*2)
x1 = x1-mean(x1);
fs = 25600;
N = length(x1);
t = 0:1/fs:(N-1)/fs;
figure
[pEnvInner, fEnvInner, xEnvInner, tEnvInner] = envspectrum(x1, fs);plot(fEnvInner, pEnvInner)
xlim([0 500]);ncomb = 20;helperPlotCombs(ncomb,115.6125);xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Ampitude')


y = x1;   %data
sigma = 0.5;
% x_clean = load('blocks.txt');   % load data
N = length(y);
n = 1:N;

完整代码可通过知乎学术咨询获得:
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1

擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

相关推荐
clock的时钟5 分钟前
暑期数据结构第一天
数据结构·算法
reddingtons12 分钟前
Adobe高阶技巧与设计师创意思维的进阶指南
人工智能·adobe·illustrator·设计师·photoshop·创意设计·aftereffects
机器之心19 分钟前
刚刚,Grok4跑分曝光:「人类最后考试」拿下45%,是Gemini 2.5两倍,但网友不信
人工智能
wei_shuo21 分钟前
飞算 JavaAI 开发助手:深度学习驱动下的 Java 全链路智能开发新范式
java·开发语言·飞算javaai
熊猫钓鱼>_>21 分钟前
用Python解锁图像处理之力:从基础到智能应用的深度探索
开发语言·图像处理·python
小小小小王王王29 分钟前
求猪肉价格最大值
数据结构·c++·算法
GO兔32 分钟前
开篇:GORM入门——Go语言的ORM王者
开发语言·后端·golang·go
蹦蹦跳跳真可爱58934 分钟前
Python----大模型(使用api接口调用大模型)
人工智能·python·microsoft·语言模型
小爷毛毛_卓寿杰36 分钟前
突破政务文档理解瓶颈:基于多模态大模型的智能解析系统详解
人工智能·llm
Mr.Winter`36 分钟前
障碍感知 | 基于3D激光雷达的三维膨胀栅格地图构建(附ROS C++仿真)
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·具身智能·环境感知