Determination of the Optimal Decomposition Layer of Wavelet De-Noising Based on Signal Band Feature


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In this paper, based on the frequency distribution law of discrete wavelet de-noising, the expression of the optimal decomposition layer of wavelet de-noising is deduced. By simulating the signals of four different frequency bands, the optimal decomposition number of single frequency signal de-noising calculated by the expression has the same result as the composite evaluation index method. The acoustic emission signal of concrete cracking is a multi-frequency broadband wave. The signal optimal decomposition layer of the crack initiation phase and crack propagation stage obtained by the composite index identification method both are 5, same to the result of the expression calculated. This paper analyzed the variation law of de-noising composite evaluation index of the main frequency band of complex multi-main frequency wideband wave signal with the increase in the number of layers and proved the rationality of the parameter selection in the expression. Contrasting with the composite evaluation index method, the expression is suitable for the calculation of the simple and complex signal optimal decomposition number. It is easier and more reasonable.

Об авторах

Pan Ming

Nanjing Hydraulic Research Institute; State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering

Email: 1053238613@qq.com
Китай, Nanjing, 210029; Nanjing, 210098

Jun Lu

Nanjing Hydraulic Research Institute; State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: 1053238613@qq.com
Китай, Nanjing, 210029; Nanjing, 210098

Shaowei Hu

Nanjing Hydraulic Research Institute; State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering

Email: 1053238613@qq.com
Китай, Nanjing, 210029; Nanjing, 210098

Xiangqian Fan

Nanjing Hydraulic Research Institute; State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering

Email: 1053238613@qq.com
Китай, Nanjing, 210029; Nanjing, 210098

Xudong Chen

Hohai University

Email: 1053238613@qq.com
Китай, Nanjing, 210098

Ji Lin

Hohai University

Email: 1053238613@qq.com
Китай, Nanjing, 210098

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».