一种优化的小波阈值去噪方法在行人导航系统中的应用

针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移噪声较大的问题,结合室内行人导航应用需求,在分析传统小波阈值去噪方法的基础上,设计了一种优化的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种小波系数介于软硬阈值之间的连续小波阈值函数,在一定程度上克服了软硬阈值函数自身固有的缺陷。最后,分别采用传统阈值去噪法与优化小波阈值去噪法对行人导航系统中采集到的MEMS陀螺仪数据进行去噪处理,结果表明,相对传统的软硬阈值滤波法,优化阈值去噪法处理后的信号获得了更高的信噪比40.8748 d B,同时均方差降低了40%,MEMS陀螺信号中的随机噪声被有效剔除,满足了行人导航后续研究工作的需求。     

基于改进小波阈值的微机械陀螺去噪方法

陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,在分析常规硬阈值和软阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数具有较好的连续性,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,能够自动调节小波系数的收缩程度,具有一定的自适应性。利用插秧机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用硬阈值、软阈值和改进阈值小波去噪方法进行了对比试验。结果表明改进的小波阈值去噪方法处理后信号的信噪比提高了约3倍、均方差小,具有一定的实用价值。     

改进小波阈值法在MEMS陀螺信号去噪中的应用

陀螺随机漂移是影响MEMS陀螺仪精度的重要指标,有效减小MEMS陀螺仪的随机漂移误差是提高MEMS陀螺仪使用精度的关键技术之一.文中在分析了小波阈值法的去噪原理和存在的缺陷的基础上,构造了一种新的阈值函数,并利用3σ准则提取阈值,提出了一种改进的,小波阈值去噪法,并将其应用于MEMS陀螺仪输出信号的滤波处理中,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,文中提出的方法可以有效减少信号中的高频噪声,很好地抑制MEMS陀螺仪的随机漂移,去噪效果明显优于传统的,小波阈值法.     

基于LMS与二代小波变换的光纤陀螺去噪算法

为了降低光纤陀螺输出中的噪声分量,提出一种基于最小均方法与二代小波变换相结合的去噪方法。首先利用LMS算法进行前端预处理,提高信号的信噪比;然后使用SGWT去噪算法降噪,考虑到SGWT去噪算法易受阈值函数的影响,将模糊与平滑因子引入到传统软阈值法,以缩小估计小波系数和原小波系数两者之间的常值偏差;最后,将本文提出的算法应用于某型光纤陀螺的去噪研究中。实验结果表明,相对于SGWT去噪算法,采用LMS-SGWT算法处理后,光纤陀螺的信噪比从0.1698d B提高到2.0521 d B,方位对准误差从0.33°降低到0.13°。     

基于CEEMDAN改进阈值滤波的微机电陀螺信号去噪模型

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将陀螺信号有效地分解为多个固有模态函数(IMF)分量;其次通过相关系数法判断噪声分量与有效分量的界限;进而对噪声分量进行阈值设置并使用改进阈值函数进行滤波处理;最后重构滤波处理后的噪声分量与有效分量以得到去噪后的信号。实际陀螺信号去噪试验结果显示:所提模型相对于CEEMDAN、集成经验模态分解(EEMD)、经验模态分解(EMD)强制去噪方法及小波分析方法,其信噪比提高了约3.9dB,均方根误差降低了约36%;所提模型相对于CEEMDAN结合软、硬阈值函数的去噪模型,均方根误差降低了30%以上。表明采用所提模型可以对MEMS陀螺输出信号进行有效去噪,提升去噪性能。     

基于CEEMDAN-小波包分析的隧道爆破信号去噪方法

针对隧道爆破施工中采集到的实测振动信号,引入一种基于总体平均经验模态分解方法（CEEMDAN分解）联合小波包分析的降噪方法。首先,通过CEEMDAN分解得到多个本征模态分量,利用相关系数筛选出包含噪声的模态分量,并通过模态分量的频谱图及方差贡献率进行校核。然后,利用小波包阈值降噪方法对含有噪声的模态分量进行处理。最后,将未经处理的模态分量与去噪完成的分量重构得到最终纯净的爆破振动信号。同时,通过小波包能量谱分析验证此降噪方法的可行性。本文引入的方法兼具CEEMDAN分解及小波包分析的优点,与现有方法相比,去噪效果较好,可以应用于类似隧道爆破信号的去噪处理中。     

MIMU信号去噪方法的对比研究

采用“中值平均法“、“FIR数字滤波器滤波法“、“小波去噪“三种不同的方法对MIMU的输出信号进行去噪处理.通过对处理结果的比较研究,证实了小波变换算法在信号去噪处理中的适用性和优越性,并且编写了实时信号处理软件,提高了MIMU的输出精度,从而提高了惯导系统的精度.     

基于小波包阈值处理的光纤陀螺信号降噪

在小波变换对陀螺信号处理的基础上提出了用三层小波包消减阈值算法,处理陀螺仪的状态信号,小波包分解得到各个节点的分解系数。通过消减算法使得信号中大于阈值的瞬态高频部分置零,对消减阈值处理后的节点进行重构以消除信号中的噪声和周期分量。软阈值函数通过小波包分解的节点系数均值和方差来构建。仿真实验与已取得很好效果的强制降噪的重构信号和相应的功率谱进行比较,结果表明小波包软阈值降噪比强制降噪在随机漂移补偿上提高了13.1%,零偏改善了0.0526(°)/h。     

基于离散小波的GPS中频信号噪声抑制方法

针对GPS接收机射频前端的中频信号在模数转换过程中存在的信号损失问题,提出一种应用离散小波抑制噪声干扰的处理方法。在研究ADC结构的基础上,分析采样误差、量化误差,以及孔径抖动等因素对中频信号信噪比的影响;根据中频信号中的有用信号和噪声在小波变换时表现出的不同特性,设计方法中采用离散二进制小波对采样后的中频信号进行小波分解,并选择适当的阈值处理方式进行重构。测试结果表明该方法可以提高接收机基带捕获的相关峰值,对载噪比在35～40dB/Hz的中频信号捕获时,检测概率提高3%左右。     

基于小波分析的超声导波管道裂纹检测方法研究

利用LS-DYNA970动态有限元分析软件对考虑横应变下的管道纵向超声导波损伤检测进行了数值模拟,分析了不同的激发频率对管道中导波频散现象的影响.选择适当的尺度和小波基函数,利用小波变换实现了对微弱且无法直接观测的缺陷检测信号的识别.同时通过时频分析研究了噪声信号在检测信号中的分布规律,并运用小波包分解和重构算法将信噪分离,实现高噪条件下管道微缺陷的损伤识别.     

小波滤波在单轴机抖激光陀螺输出信号处理中的应用

单轴机抖激光陀螺仪采用抖动偏频方案消除闭锁,于是陀螺输出信号中不仅包括外界输入的有用角速率信息,也包含了抖动信号和各种高频噪声,应用之前必须有效地去除抖动信号和各种高频噪声.本文采用小波阈值滤波方法对某型单轴激光陀螺输出信号进行了处理,选用Daubechies小波函数作为小波基,以强制消噪的方法,分别用db8,db6,db4小波和不同的小波分解层数对信号进行了滤波,发现采用db4小波对机抖激光陀螺输出信号的滤波效果最优,为工程应用打下了基础.     

用子波分析能量最大准则修正检测壁湍流猝发的mu-level法

将壁湍流脉动速度信号子波分析技术引入壁湍流相干结构猝发检测的研究,基于子波分析能量最大准则确定相干结构猝发的时间尺度,对能量最大时间尺度的子波系数进行子波逆变换,获得能量最大时间尺度的脉动速度信号。根据其自相关函数的波长确定相干结构的平均猝发周期;根据能量最大时间尺度的子波系数的正极大值和负极小值检测壁湍流喷射和扫掠事件,获得壁湍流相干结构喷射和扫掠事件的相位平均波形。该方法可以不需要确定门限值,有效排除了小尺度脉动的干扰。     

基于小波变换及Wigner-Ville变换方法的超声导波信号分析

对结构中缺陷的检测和识别是无损检测中的一项重要研究课题,超声导波由于可在短时间内检测很远距离,故它的一个重要应用便是管材的检测。因而对导波检测信号的处理成为一重要研究内容,本文利用时-频分析方法中的小波变换和Wigner-Ville变换对管道和抽油杆缺陷的导波检测信号进行了分析处理。实验结果表明,进行小波变换后,缺陷回波信号的信噪比大大提高,直径仅1mm的小孔缺陷可容易地被识别出来,准确检测出其位置;通过对信号进行Wigner-Ville的相关变换,可同时在时频两域内对缺陷的回波信号进行分析,使缺陷辨别起来简单易行。两种信号处理方法的超声导波应用研究为以后导波信号的处理提供了新的实现依据。     

铝板中激光Lamb波信号的模态分析与缺陷检测研究

激光激励的Lamb波信号具有较宽的频带,且包含多个模态信息。本文采用二维傅里叶变换和时频分析等信号分析技术用于检测信号中的模态成分及缺陷信息识别。首先,对200组激光Lamb波信号进行二维傅里叶变换,得到信号的频率-波数图,可识别出激光Lamb波信号中的低阶A0、S0和高阶模态,并且A0模态能量高,可用于缺陷检测。随后对有、无缺陷状态下Lamb波信号进行连续小波变换,从时频图中识别出缺陷信号的频率成分,进一步提取特定频率下的小波系数幅值信号,实现了缺陷信息的识别。结果表明,二维傅里叶变换能较好地识别激光Lamb波的模态成分,而提取出的连续小波变换系数图,能准确实现缺陷定位。     

基于应变模态小波变换的框架结构损伤识别研究

采用应变模态的小波变换方法研究了框架结构的损伤识别问题。以有限元分析求解含裂缝平面框架应变模态为基础,利用Guass2小波对框架的应变模态进行小波变换,再用db3小波对应变模态小波变换系数进行去噪处理,最后通过对去噪处理后的小波系数模极大值点来识别框架结构裂缝的位置,建立了基于应变模态小波变换识别平面框架损伤的方法。以一层平面框架为例,分别给出了框架梁含有裂缝、框架柱含有裂缝、框架梁和柱均含有裂缝的有限元模型,计算得到结构的应变模态,并通过应变模态小波分析来识别平面框架裂缝的位置。从识别结果发现,经小波去噪处理后应变模态小波系数的模极大值点能够有效识别框架结构的损伤,数值计算验证了方法的有效性。本文研究对工程结构损伤诊断有参考价值。     

一种用于软材料测试的改进SHPB装置

本文提出了一种新的、用于测试橡胶、高弹体及高聚物软泡沫材料动态力学性能的SHPB改进装置。该装置取消了常见的入射杆而采用长杆弹直接撞击试件从而实现了持续的长时间加载，使得在相当大的应变率范围内试件的最大应变在一个加载过程中即可达到。配合该装置采用了瞬态响应优良、分辨率良好的光电式位移测试系统来测量试件的变形；为记录微弱的应变信号，在透射杆中使用了半导体应变片。本方案克服了传统SHPB在测试软材料时由于子弹长度限制带来的加载幅度不足及由于阻抗失配导致的应变信号微弱的困难；与采用高聚物杆的SHPB改进方案相比，本方案的测试结果也更为可靠。在试验装置中还运用了加载整形技术以改善试件中的应力均匀性。从测试结果看，该装置能有效地实现大变形范围、近似恒应变率持续加载以及相应的微弱应变信号的测量。     

WAVELET ANALYSIS IN TESTING SIGNALS

I.IntroductionAseriesofnon-stationary,shocksignalsareoftenpresentedinengilleeringpractice.Forexample,thevibrationresponseofautomobilesrunningonanunevenroad,aircraftstlyinginchangingairflowandtheresponseofhighbuildingstructurestoearthquakewaves.Thetraditionaltime-frequencyanalysingmethodwhichisbasedonFouriertranstlormcanonlyprovidetheaveragestatisticalresultsinanalysingshocksignals.It'sdiftlcultl'OrFourierTransformtodiscribetilelocalandprecisecharacteristicsofnon-stationarychocksignals.ButW…     

一种新的小波及其在结构损伤检测中的应用

结构受冲击将引起某些部位的震荡、裂纹甚至断裂,从而导致结构刚度下降.此时振动信号会出现奇异性或携带突变信息,而这些突变信息反映了结构的损伤情况.加之冲击信号测试环境一般较为复杂,环境噪声对测试存在一定的影响.然而,利用合理的小波变换技术去噪可以识别出损伤情况.本文通过对冲击振动的信号特性进行分析构造了一种新的基本小波,并论证了该小波的基本特征.最后运用小波分析的信号奇异检测理论结合实例将该小波用于冲击振动仿真分析中.计算结果表明,利用该小波进行结构损伤信号分析能清晰地识别结构损伤的时刻.采用该小波函数的构造方法,可避免通常采用Daubechies系列小波作为信号分析而要繁琐地选择不同小波函数的过程.     

基于振动测试与小波包分析的结构损伤预警

将结构振动测试技术与小波包分析相结合，提出对振动激励信号与响应信号分别 进行小波包分解并在此基础上计算结构的小波包脉冲响应函数及其小波包能量谱，用以表征 结构动力系统的损伤状态. 通过一钢筋混凝土板静力承载力的振动试验分析，计算该板在不 同受力阶段的小波包脉冲响应函数及其小波包能量谱，在此基础上对板不同受力阶段的损伤 状态进行了判别. 该方法克服了结构动力响应的小波包能量谱不能反映结构损伤状态的缺 点，试验表明所采用的方法是可行的.