刀具监测信噪比提升4.7dB
利用贝叶斯非参数估计替代高斯拟合，使刀具状态监测的多传感器信号去噪质量更稳定，提升识别精度。
魏旭东 · 刘献礼 · Caixu, Yue · Wang, Lihui · Liang, Steven Y. · Qin, Yiyuan
Mechanical Systems and Signal Processing 2023
用贝叶斯非参数估计替代CycleGAN中的高斯拟合，能更好地匹配信号真实分布，最大限度保证去噪数据质量。
与小波包阈值法相比，所提模型得到的信噪比平均提高4.71 dB，去噪效果优于其他方法。
高保真去噪后的信号提升了刀具磨损识别的精度。
减少了依靠人工经验选择去噪模型参数的过程，为在线去噪提供可能。