何会新,姚 欢

(1.中交第四公路工程局有限公司,北京100022；2.武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,武汉430070)

在信息飞速发达的时代,我们会接触到大量的信号(声音信号、图像信号、结构振动信号等等),一般接受到的信号中或多或少的都会包含着噪声,如结构振动信号中经常由于环境、地质条件或者监测传输设备受到干扰等产生的噪声。少量噪声会影响到有用信号的识别,而大量噪声信号甚至会掩埋掉有用信息。信号的处理不光依靠高效的采集、传输和存储技术,还需要有效的降低噪声和准确提取出有用信息,降噪效果的好坏将极大的影响到后续工作的质量。因此准确的去噪将是结构健康监测、损伤识别的重要前提。已经有大量的学者对降噪方法做了相关的研究。

1992年,Donoho和Johnstone[1]最早提出了小波阈值萎缩方法,给出了阈值的选择。后来关于小波降噪阈值的选择出现了很多新的方法。刘立君等[2]将db小波改进阈值后对模具修复锤击力信号进行降噪,取得较好的效果。余腾[2]等将小波阈值改进后与EMD结合提取了润扬大桥的振动信息。尤波等[3]针对硬阈值不连续、软阈值偏差大的缺点,提出一种新的改进阈值的方法,很好的解决了两者的局限性,并且与双边滤波器结合,对图像信号进一步降噪达到更佳的结果。王旭[4]等重新构建均方根误差与平滑度变化量,从熵权法出发将两指标组合,得到新的评价指标,该指标可以准确指导小波分解以及确定分解层数。……