基于离散小波变换的岩石SHPB测试信号去噪

运用离散小波阈值去噪原理对SHPB测试信号进行了处理,针对SHPB测试信号持时短、突变快等特性,并根据各小波基对信号的重构均方根误差,选择Symlets小波系中的小波基Sym5为适合SHPB测试信号小波分析的最佳小波基,并运用无偏估计程序SURE确定了各分解层的阈值。比较了小波阈值去噪与动态应变仪中常规低通滤波器去噪的信噪比和均方根误差,研究结果表明,相对于常规低通滤波器的去噪处理,离散小波变换不仅有良好的去噪效果,而且能得到更精确的重构信号,可以取代动态应变仪中的低通滤波器对SHPB测试信号进行去噪处理。     

模平方小波阈值在MEMS陀螺信号降噪中的应用

在深入分析现有软阈值和硬阈值小波去噪方法的基础上,综合二者的优点,提出一种模平方小波阈值去噪方法,并将其应用到MEMS陀螺仪输出信号的滤波处理中,从而有效地减小了信号中的高频噪声,提高了信噪比,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移.文中详细介绍了该方法的原理与实现过程,并结合某项目研究中MEMS惯性测量系统的实地跑车实验,对其中MEMS陀螺仪的实测数据进行了分析研究,肯定了使用该方法对MEMS陀螺仪输出信号进行滤波消噪处理的可行性和有效性.     

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。     

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.     

一种用于振动陀螺零偏抑制的复合融合算法

针对振动陀螺零偏误差会影响其长期精度的问题,提出了一种可以去突变或奇异信号并保留有效信号的陀螺滤波算法。首先应用小波分析法对原始信号进行分解,高频信号软阈值处理,信号重构,得到粗糙去噪信号;然后采用含遗忘因子的推广递推最小二乘算法对粗糙去噪信号进行最优估计;最后实验表明,采用小波分析和推广递推最小二乘的陀螺融合算法,陀螺零偏稳定性可提高40%左右,比传统小波分析算法可提高20%左右。     

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。     

光纤陀螺信号处理方法的比较研究

给出了光纤陀螺信号漂移的数学模型，并针对信号噪声的特点，采用了“加权术平均”、“五点三次平滑算法”、“小波分析”三种不同的处理方法进行信号的消噪处理，通过对仿真结果的比较研究，肯定了小波变换算法在信号消噪处理中的适用性，并且编写了实时信号处理软件，提高了光纤陀螺的精度，为促进光纤陀螺的研制开发起到了积极的作用。     

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。     

关于陀螺信号处理中小波基选取的研究

在建立陀螺漂移的数学模型的基础上，使用不同的小波基对陀螺输出信号进行多尺度小波分解，去除由噪声产生的小波系数，从而达到消除噪声的目的。从不同小波基的滤波效果来看，双正交样条小波Biorl.5具有较好的去噪效果，从而也验证了小波对称性在陀螺信号去噪中的重要性。     

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。     

小波分析在捷联惯导陀螺信号滤波中的应用

介绍了小波变换和多分辨率分析理论。针对捷联惯导系统中光纤陀螺输出信号的特点，对其进行小波变换，去除信号中高频部分的噪声，从而抑制了陀螺的随机漂移。通过仿真实验，肯定了使用小波分析算法对陀螺输出信号进行滤波消噪处理的可行性。在实际用于捷联惯导系统中的实验结果表明，有效地提高了系统的精度。     

基于小波分析法的光纤陀螺系统标定方法

光纤陀螺的随机噪声很大程度地影响系统的标定精度,通常的解决方法是增加平均次数、延长采样时间等,不能从根本上解决问题。利用小波变换阈值滤波对光纤陀螺系统标定的测试数据进行预先处理,采用Allan方差法分析滤波前后的测试数据,发现滤波后陀螺各项随机误差系数均得到明显抑制。用消噪后的陀螺信号进行标定处理,结果表明仅用原数据量的十分之一即可获得相同的标定精度,减少了测试时间,提高了标定效率。     

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.     

有限空间爆炸静态压力的温度补偿方法

为改善压阻式压力传感器的温度漂移特性,构建了基于遗传算法和小波神经网络的压力传感器温度补偿模型。针对小波神经网络收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,采用遗传算法对小波神经网络的连接权值、伸缩参数和平移参数进行优化。基于压力传感器的标定数据,分别采用BP神经网络、小波神经网络和遗传小波神经网络对其进行温度补偿研究,结果表明:遗传小波神经网络兼容了小波分析的时频局部特性和神经网络的自学习能力,表现出良好的收敛速度和补偿精度,经补偿后传感器的输出值更接近于标定值,其最大误差由?17.44 kPa变至0.38 kPa,最大相对误差由?14.0%变至0.38%。将该模型应用于有限空间爆炸静态压力的温度补偿中,取得了较好的实际应用效果。     

Numerical investigations on gas–solid flow in circulating fluidized bed risers using a new cluster-based drag model

A cluster-based drag model is proposed for the gas–solid circulating fluidized bed (CFB) riser by including the cluster information collected from image processing and wavelet analysis into the calculation of system drag. The performance of the proposed drag model is compared with some commonly used drag models. A good agreement with the experimental data is achieved by the proposed cluster-based drag model. Error analysis of the proposed cluster-based drag model based on the local distributions of solids holdup and particle velocity is conducted. The clustering phenomenon in the low-density and high-density CFB risers and the effect of the cluster size on the simulation accuracy are also numerically studied by the proposed drag model.     

基于改进HHT的水中爆炸冲击波信号时频特性分析方法

根据水中爆炸冲击波信号的特征,利用希尔伯特-黄变换(HHT)处理非平稳信号的优势,提出了一种结合小波分解及相关系数筛选的改进HHT方法.该方法首先通过小波分解将信号分为高频部分和低频部分,然后利用相关系数对固有模态函数(IMF)分量进行筛选.理论与实践表明,改进的HHT方法能够有效、准确地对水中爆炸冲击波信号的时频信息...     

运用小波分析处理结构优化问题

结构优化设计中,常遇到具有奇异的结构优化问题,利用小波分析在奇异性检测中的优越性,将其引入到结构优化计算中。文中分别讨论了小波分析处理低维和高维结构优化问题,并给出相应的算法及计算步骤。最后,给出较为典型的算例。通过算例表明,小波分析方法可解决具有奇异性的结构优化问题,尤其是某些较为特殊的结构优化问题。