角加速度信号自适应小波的去噪方法
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TP216.1;TP274.2;TH864

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国家自然科学基金资助项目(6142805,61473040)


Adaptive Wavelet Denoising Method Research for Angular Acceleration Signal
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    摘要:

    针对多扰动、大负载环境下角加速度计输出信号中含有脉冲噪声和高斯白噪声的情况,提出一种改进的离散小波阈值法与中值滤波算法相结合的角加速度计信号自适应去噪算法。首先,使用中值滤波对原始信号进行去除脉冲噪声的预处理;其次,使用分解层数的自适应确定方法与改进的阈值选取准则,通过离散小波阈值去噪法去除高斯白噪声。仿真结果表明,该算法能够有效地提高信噪比,降低最小均方误差。实验结果表明,该算法既能去除分子型液环式角加速度计信号中噪声,又能很好地保留真实信号中的高动态部分。

    Abstract:

    The direct measurement with an angular accelerometer often brings impulse noise and Gaussian white noise when the experiments are carried out under heavy load and multi-disturbance environment. In the light of this problem, a self-adaptive de-noising algorithm which combines median filter and discrete wavelet threshold de-noising is proposed. First, the median filter is used to preprocess the original signal. Then, discrete wavelet threshold de-noising method is used to remove Gaussian white noise. It determines self-adaptively wavelet decomposition level and improves the threshold selection criterion. The simulation results indicate that this algorithm can increase the signal-to-noise ratio (SNR) and reduce the mean squared error (MSE) effectively. The experiment results show that this algorithm can remove noise in molecular circular angular accelerometer signal as well as protect high dynamic part in the real signal.

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  • 在线发布日期: 2018-01-09
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