重载液压缸动态位移信号的自适应滤波器设计

为了能够在大型减震阻尼器性能测试试验中更好反馈试验台的重载液压缸动态位移变化信息,从而真实模拟大型减震阻尼器所需振动激励信号,进而获得更好的特性参数,对比传统变步长LMS算法,根据试验台重载液压缸实际振动的加载工况,在预期参考信号不可知的情况下,通过小波变换对原始信号进行拟合,并使用MATLAB建立误差与步长之间的非线性函数表达式,提出一种基于小波变换的LMS自适应滤波器,最后通过LabVIEW编写了测控程序进行了试验。试验结果表明,相较于传统变步长LMS算法,基于小波变换的自适应滤波器收敛速度更快、稳态误差更小且跟踪能力更强,在实际应用中,相较于其他类型滤波器具有更好的滤波效果。     

小波变换在薄膜表面图像信号降噪中的应用

目的：当前,以原子力显微镜为代表的扫描探针显微镜设备可以获取纳米尺度薄膜样品的表面图像,但这些图像存在不同程度的噪声,影响图像质量和信息判断。为了更准确获取这些薄膜表面状态,需要对薄膜样品表面图像数据和信息进行降噪处理。方法结合AFM等设备成像特点以及小波变换的时频局域性特点,在介绍小波变换基本理论和噪声来源分析基础上,提出了一种多层小波分解去噪算法。传统的信号理论是建立在傅里叶变换基础上的,而傅里叶变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性,无法同时表述信号在时域和频域的局部性质,而这些局部特征恰恰是非平稳信号性质最关键的部分。小波变换保留了窗口傅里叶变换局部化的优点,改变了窗口傅里叶变换窗口函数大小固定的缺点。结果原始图像信号的频率在0 Hz到4000 Hz都有分布。通过小波变换后,信号波形更光滑,频谱在500 Hz到2000 Hz之间分布。结论将小波变换应用于薄膜表面图像信号降噪中,通过实验证明通过小波变换可以有效去除信号中的噪声部分。     

钢管虚拟超声检测信号处理技术

针对表面粗糙的钢管进行超声波检测时存在的噪声高、信噪比低的问题,利用自行搭建的虚拟超声检测信号处理系统,对表面粗糙钢管的超声检测信号分别进行了基于传统傅里叶变换的频谱分析和FIR滤波以及基于小波变换的时频分析和小波去噪。通过对比试验发现,基于小波变换的信号处理技术可以对表面粗糙钢管的超声检测达到更好的去噪效果。     

基于小波变换与均值滤波的成形力信号处理研究

成形力是渐进成形过程的重要参数,针对渐进成形力的检测过程中成形力信号含有脉冲干扰、白噪声等混合噪声,提出将小波变换与均值滤波相结合的去噪方法。描述了基于小波变换与均值滤波相结合的算法步骤,针对成形力信号对小波阈值去噪参数选取进行了研究,并通过实验对比说明了该方法的可靠性与有效性。     

基于旋转电弧传感器的水下电弧焊信号处理

为了去除旋转电孤传感器于水下电弧焊的电流信号中的干扰,提出了小波滤波和中值滤波的组合滤波方法.介绍了基于旋转电弧传感器的水下电弧焊接系统,分析采集到的水下焊接电流信号的特征,从理论上论证小波变换应用在水下电弧焊接信号去噪的可行性.利用Matlab中小波工具箱对实际采集到的电流信号进行小波滤波分析,选取合适的小波基.对滤波后信号,存在的水下焊接中短路过渡和断孤的干扰,采用中值滤波的去噪方法.实验证明:小波滤波和中值滤波组合的方法能更有效地抑制干扰,并保留有用的水下焊接电弧信号特征,处理时间满足实时性要求.     

混凝土泵输送管道压力小波滤波方法研究

准确的混凝土泵输送管道压力信号是混凝土泵实时监控和故障诊断的关键.通过小波变换的快速分解和重构算法,对混凝土泵输送管道压力信号进行滤波,有效去除了输送管道压力测量信号中的噪声,取得了良好的滤波效果,为混凝土泵实时监控和故障诊断提供处理和识别依据.     

直线电机迭代学习控制非重复性扰动抑制研究

针对直线电机迭代学习控制过程中非重复性扰动积累问题,提出了将干扰观测器和小波变换相结合的抑制非重复性扰动的算法。首先分析了扰动对迭代学习控制跟踪误差的影响,包括负载扰动和测量噪声,给出了干扰观测器和小波滤波抑制迭代学习控制中非重复性扰动的理论依据。干扰观测器直接对干扰估计并进行补偿,在时间域上抑制非重复性扰动,小波变换可分离出非重复性扰动,重构出不含非重复性扰动的误差信号,在迭代域上抑制了非重复性扰动的积累。利用辨识出的直线电机平台模型进行仿真,仿真结果证明提出的策略能够减少前馈控制信号中非重复性扰动积累,减小迭代学习控制收敛误差。     

机车轮辋超声探伤信号的数字处理技术

在分析机车轮辋超声检测信号的基础上,构建了以数字滤波和包络检波为核心的数字处理技术。对比了有限冲激响应（FIR）和小波变换两种滤波算法的优缺点,选择采用小波变换法去除噪声,并基于三次样条插值法对去噪后的信号进行包络提取,设计了基于该组合算法的信号处理方案。经仿真验证,该方案具有辨识度高、抗干扰能力强和回波损失小的特点,能有效解决超声探伤信号的信噪比较低和回波辨识困难的问题。     

GPS多路径减轻的混合粒子滤波算法(英文)

提出一种结合无迹卡尔曼滤波(UKF)和小波阈值自适应滤波的混合粒子滤波方法。该算法在粒子产生过程中采用UKF方法以克服粒子发散,而在数据预处理和粒子产生时采用自适应阈值小波变换算法抑制观测数据噪声和数据处理过程误差。比较了EKF-PF、UKF-PF和WM-UKF-PF不同算法的性能。结果表明,经过改进的WM-UKF-PF混合粒子滤波算法能够有效地降低均方根误差,提高信噪比和相邻恒心日观测值的相关性,从而改善解算结果的统计特性。所采取的混合滤波算法的计算复杂性提高了,但能够有效减轻GPS多路径效应影响,对高精度定位测量和非平稳形变特征提取具有重要意义。     

基于小波包变换与自适应阈值的SMT焊点图像去噪

为提高表面组装技术焊点图像去噪效果,提出一种基于小波包变换和自适应阈值的焊点图像噪声去除新方法.利用小波包变换对图像进行多层分解,通过对图像小波包树系数的分析,对小波包树系数高频部分和低频部分进行Wiener滤波;为提高去噪性能,通过计算小波包系数对应的中值绝对方差估计,提出一种改进的自适应小波包阀值算法,并对图像进行...