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为进一步改进提升小波包渐变式阈值选择与量化降噪方法的降噪性能,提出了基于蚁群优化的提升小波包渐变式阈值降噪方法。用深度优先合并树作为同一状态信号的提升小波包分解树,建立了以特征可分离性最优的渐变式阅值优化数学模型,模型对深度优先合并树的各叶子节点的阈值进行同步优化。针对模型特点,设计了求解模型的基于平移搜索窗的蚁群算法,搜索窗从最差可行解区域开始,根据蚁群搜索结果,逐步向解的优良区域平移。仿真实验表明,基于蚁群优化的渐变式阈值降噪方法,从最优化的角度进一步增强了提升小波包渐变式阈值降噪方法的降噪效果。
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中国机械工程第
21
卷第
16
期
2010
年
8
月下半月
基于蚁群优化的提升小波包渐变式阔值降噪方法
梁淑宝张培林曹建军任国全
军械工程学院,石家庄,
050003
摘要:为进一步改进提升小波包渐变式阅佳选择与量化降嗓方法的降嗓性能,提出了基于蚁群优化
的提升小波包渐变式阀值降嗓方法。用深度优先合并树作为同一状态信号的提升小泼包分解树,建立
了以特征可分离性最优的渐变式阅值优化数学模型,模型对深度优先合并树的各叶子节点的闽值进行
同步优化。针对模型特点,设计了求解模型的基于平移搜索窗的蚁群算法,搜索窗从最差可行解区域开
始,根据蚁群搜索结果,逐步向解的优良区域平移。仿真实验表明,基于蚁群优化的渐变式阅值降嗓方
法,从最优化的角度进一步增强了提升小波包渐变式闽值降嗓方法的降嗓效果。
关键词:提升小波包变换;蚁群优化;振动信号;阐值;降噪
中图分类号:
TH113.
1;
TK4
1.
1
文章编号
:1004--132X(2010)16
一
1964
一
06
A Denoising
Method
of
Li
fting
Wavelet
Package
Gradual
Changing
Threshold
Based
on
Ant
Colony
Optimization
Liang
Shubao
Zhang
Peilin
Cao
Jianjun
Ren
Guoquan
Mechanical
Engineering
College
,
Shijiazhuang
, 050003
Abstract:
In
order
to
improve
the
denoising
performance
of
denosing
method
of
lifting
wavelet
package
gradual
changing
threshold
selection
and
quantization
, a
denosing
method
of
lifting
wavelet
package
gradual
changing
threshold
based
on
ant
colony
optimization
was
put
forward.
The
deepness
first
combination
tree
was
used
as
lifting
wavelet
package
decomposing
tree
of
the
same
state
signals.
In
order
to
optimize
the
characteristic
separability
, a
gradual
changing
threshold
optimization
mathematic
model
was
set
up.
All
the
leafage
nodes'
thresholds
of
the
deepness
first
combination
tree
were
optimized
synchronically.
According
to
the
characteristics
of
the
model
,
an
ant
colony
method
based
on
moving
searching
window
was
designed
to
resolve
the
mode
l.
The
searching
window
began
with
the
worst
feasible
solution
area.
With
the
searching
results
of
the
ant
colony
,
the
searching
window
was
moved
to
preferable
area.
The
simulation
demonstrates
that
the
denoising
performance
of
the
denosing
method
of
lifting
wavelet
package
gradual
changing
threshold
is
improved
by
the
denoising
method
of
gradual
changing
threshold
based
on
ant
colony
optimization.
Key
words:
lifting
wavelet
package
transform;
ant
colony
optimization;
vibration
signal;
threshold;
denoising
O
引言
因提升小波变换继承了经典小波多分辨率特
性,同时具有独特优点,故其应用日益广泛[叫。
文献
[4J
提出了基于提升小波变换的自适应小波
变换框架,通过选择最优预测器和更新器增强降
噪效果。文献
[5J
在分析机械振动信号时频特征
的基础上,提出了一种渐变式阔值选择与量化策
略,对最优提升小披包树的叶子节点的系数,从高
频率到低频率用不同的阔值进行量化处理,取得
了比传统小波包阔值降噪方法更好的降噪效果,
这是一种阔值优化的思想。本文用深度优先合并
收稿日期
:2009-10-19
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(50705097)
• 1964 •
树作为同一状态信号的提升小波包分解树,通过
建立提升小波包树叶子节点阔值优化选择数学模
型,并针对模型特点,设计了求解模型的基于平移
搜索窗的蚁群算法,进一步优化各叶子节点的阐
值,改进了提升小波包渐变式阔值的降噪性能,同
时具有更好的在线性能。
1
提升小波包变换
1.
1
提升小
i
皮包变换算法
文献
[5J
给出了插补细分提升小波
(N
,?可)的
提升小波包变换算法。设离散信号
x[
汀
,
i=1
,
2
,
..,
2M
,
M
εz+
,依据提升小波变换原理和小波包
变换的定义,插补细分提升小波
(N
,
FU)
的提升小
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