| 基于阈值自学习小波算法的压力信号去噪方法 |
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| 引用本文： | 郭新蕾,杨开林,郭永鑫.基于阈值自学习小波算法的压力信号去噪方法[J].数据采集与处理,2008,23(3):322-326. |
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| 作者姓名： | 郭新蕾 杨开林 郭永鑫 |
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| 作者单位： | 中国水利水电科学研究院水力学研究所,北京,100038 |
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| 摘 要： | 提出了信号预滤波结合阈值自学习小波去噪的综合滤波方法.该法通过对恒定状态下带噪压力信号阈值自学习使得重构信号与期望输出均方误差最小来获得单一工况下的最佳去噪阈值,再将此阈值用于同一工况下整个时间段信号的去噪,不同工况下得到不同的最佳阈值进而获得最优输出.数值计算对比证明,该方法对噪声抑制作用明显,比传统小波去噪、改进神经网络去噪等方法效果更好.
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| 关 键 词： | 压力信号 小波 阈值 去噪 人工神经网络 阈值自学习 小波算法 压力信号 去噪方法 Algorithm Wavelet Threshold Signal Denoising 效果 神经网络 改进 抑制作用 噪声 计算对比 数值 期望输出 最优 时间段 去噪阈值 最佳 |
| 文章编号： | 1004-9037(2008)03-0322-05 |
| 修稿时间： | 2007年1月10日 |
Pressure Signal Denoising by Threshold Self-Learning Wavelet Algorithm |
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| Guo Xinlei,Yang Kailin,Guo Yongxin.Pressure Signal Denoising by Threshold Self-Learning Wavelet Algorithm[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2008,23(3):322-326. |
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| Authors: | Guo Xinlei Yang Kailin Guo Yongxin |
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