資料介紹
在檢測過程中獲取的加速度信號(hào)由于傳感器白身的電噪聲、外界環(huán)境的影響等因素,都會(huì)夾雜噪聲,這樣會(huì)造成加速度信號(hào)檢測不準(zhǔn)確。傳統(tǒng)的去噪方法主要包括線性濾波方法和非線性濾波方法。傳統(tǒng)去噪方法可以在一定程度上對(duì)信號(hào)的噪聲進(jìn)行抑制,但會(huì)丟失很多細(xì)節(jié),造成波形的失真。由于小波變換可以靈活地選擇不同的小波基,因此可以根據(jù)信號(hào)特點(diǎn)和去噪要求選擇合適的小波來避免丟失更多細(xì)節(jié)。但是傳統(tǒng)的小波變換存在著不足,通常使用的小波基沒有匹配某個(gè)特定的信號(hào),去噪過后得到的信號(hào)會(huì)丟失某些特征。以匹配信號(hào)特征為目標(biāo),使小波函數(shù)適應(yīng)信號(hào)的變化趨勢,也就成為小波分析中的重要的方面。因此我們需要在特定的應(yīng)用中選擇或設(shè)計(jì)合適的小波基。研究中發(fā)現(xiàn),除小波基外,分解層次的不同也會(huì)對(duì)去除噪聲產(chǎn)生很大的影響,所以確定分解的層次對(duì)噪聲的濾除也至關(guān)重要。本文中通過一套下位機(jī)系統(tǒng)獲取信號(hào)。根據(jù)加速度信號(hào)的特點(diǎn)去尋找一個(gè)最優(yōu)小波基,然后結(jié)合最優(yōu)分解層次對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪,取得了良好的去噪效果。
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