小波分析在激光自混合干涉位移传感器中的应用

为减小激光自混合干涉位移传感器测量误差,提 出了基于小波分析的自混合干涉信号 处理方法。在进行全相位快速傅里叶变 换(FFT)解调相位之前,利用离散小波分解、重构去除自混合干涉归一化信号的奇异点 ,有效降低调制电流斜率突变引入的高次 谐波干扰,同时去除高频随机噪声干扰。简述了自混合干涉位移测量原理,介 绍了基于小波分析的自混合干涉信号处理算法原理并进行了算法仿真,采用数值仿 真分析了系统反馈水平及调制参数对测量误差的影响,利用压 电陶瓷(PZT)对自混合干涉位移测量系统进行标定。结果表明,位移测量误差减小到2.45nm。应用小波分析处理干涉信号可减小激光自混合干涉位移传感器的 测量误差。     

基于奇异值分解的自混合干涉信号降噪方法

构建光反馈自混合干涉理论模型,通过Matlab仿真分析验证理论模型的正确性。利用奇异值分解的方法确定Hankle矩阵,对矩阵进行奇异值分解,构造逼近矩阵对含噪自混合干涉信号进行降噪处理。在适度反馈机制下,选取不同的光反馈水平因子C值进行仿真。对降噪前后信号波形进行仿真分析,实验结果表明奇异值分解改善了信号的光滑性,起到了降噪的效果;通过对降噪前后所测位移精度的对比,精度的提高表明奇异值分解的降噪方法在自混合干涉信号噪声处理方面的有效性。     

基于VMD与小波阈值的激光自混合干涉位移信号滤波方法

激光自混合干涉实验信号含有严重的噪声,噪声会对位移的测量产生较大的影响,为了保证位移测量的准确性,提出了基于VMD与小波阈值的滤波方法。利用VMD将信号分解为k个固有模态函数(IMF),对IMF进行小波阈值处理并重构达到滤波的目的。使用插值法结合条纹计数法的原理恢复重构位移信号实现位移的测量。通过仿真对所提方法进行了测试与对比,并结合实验使用绝对误差与标准误差对实际位移与恢复后的位移信号进行比对,结果表明了基于VMD分解与小波阈值的激光自混合干涉位移测量的准确性较高。     

信号幅值跳变小波降噪方法研究

传统的小波阈值降噪算法会使信号的不连续点附近产生伪吉布斯（pseudo Gibbs）现象。为了抑制这种现象,本文提出了信号幅值跳变小波降噪方法。该方法首先对原始信号进行幅值跳变处理,消除其不连续性;然后利用小波阈值降噪方法进行降噪;最后对得到的信号进行幅值逆跳变处理,获得原始信号的降噪信号。分别采用信号幅值跳变小波降噪方法、平移不变小波降噪方法和传统的小波阈值降噪算法对具有不连续点的信号进行降噪处理,结果发现,与另外两种方法相比,信号幅值跳变小波降噪方法能够有效抑制pseudo Gibbs现象,且降噪后的信号具有较高的信噪比。      

小波变换在热电偶测温信号降噪中的应用

借助CO2激光器产生的瞬态高温脉冲信号对热电偶传感器的探头加热来模拟发动机工作过程中产生的瞬态尾焰温度场。对热电偶测得电压信号选用不同的小波基进行降噪处理,探讨不同的分解层数及阈值对小波分析的影响,利用MATLAB软件对信号进行降噪处理。仿真结果表明采用db3小波函数,‘s’软阈值,对信号进行三层分解时的降噪效果最佳。     

基于LabVIEW和Matlab混合编程的小波去噪方法

分析了传统滤波器方法在处理非平稳信号时的缺点,研究了小波去噪的原理和方法,研究了利用LabVIEW和Matlab混合编程的方法,将LabVIEW完美的图形编程技术和Matlab强大的的数学解算功能结合起来,实现了小波降噪的数学建模和信号图像显示。通过对振动冲击信号的滤波处理,表明了小波降噪方法在处理非平稳信号时的有效性。     

基于小波变换的信号降噪和奇异性检测

本文对基于小波阈值的信号降噪进行研究,重点讨论了阈值函数设计。传统的硬阈值函数法处理信号时,降噪后的结果有较大方差,软阈值函数法降噪后的结果相对平滑,但软阈值函数法降噪的同时削弱了小波系数的幅度,降噪结果会出现较大的偏差。基于此,本文提出了两种改进的阈值函数,用该两种函数对小波系数进行处理,降噪效果较为明显,信噪比得到较大的提高。     

小波阈值法在光干涉信号除噪中的应用

通过对传统数字滤波和Birge-Massart小渡阈值法的比较,对光反馈自混合干涉信号进行了去噪研究.构建了光反馈自混合干涉理论模型,通过对其仿真波形和实测波形的处理,比较了加权平滑滤波、有限长单位冲激响应滤波器和小波阀值法的去噪效果,结果表明,小波阑值去噪方法明显优于另外两种传统的滤波方法,具有更好的去噪效果.     

调频广播信号降噪处理的小波分析

简述了小波分析的理论基础以及降噪原理．比较了常用的三种小波函数。对某广播电台测得的调频广播信号．分别用db小波、sym小波和Coif小波进行信号分解．采取软阈值的方法进行降噪处理．然后重构降噪后的信号。最后指出了小波属性对降噪结果的影响。     

几种雷达辐射源信号降噪算法比较分析

基于波形配对的雷达辐射源信号分选识别方法受噪声影响大,需要对信号进行降噪处理,降噪效果直接影响分选的准确率和实时性.首先介绍了基于快速傅里叶变换(FFT)的滤波降噪法,对4种经典滤波器进行特性分析.鉴于经典滤波法存在适用范围窄、降噪效果不理想的缺陷,又介绍了模极大值法、阈值法、小波包分析法3类基于小波变换的降噪算法,提出了以纯净信号和降噪后信号的信噪比、均方误差指标来衡量降噪效果,为小波变换降噪法的研究指明了方向.