本文選題：小波去噪 + 閾值��； 參考：《傳感器與微系統(tǒng)》2014年06期

【摘要】：在傳感器性能測(cè)試中,采樣的信號(hào)經(jīng)常受到各種噪聲的干擾和污染,不能準(zhǔn)確反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),不宜直接用于數(shù)據(jù)處理與分析。為了對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪預(yù)處理,根據(jù)具體傳感器性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),運(yùn)用小波變換方法,確定了適合的小波去噪?yún)?shù)。引入重構(gòu)因子比較幾種常用的小波基,應(yīng)用Matlab對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行小波閾值去噪處理,依據(jù)平滑度確定了分解層數(shù),為傳感器性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理提供了的一種有效的小波閾值去噪方法。
[Abstract]:In the performance test of the sensor, the sampled signal is often disturbed and polluted by various noises, which can not accurately reflect the operating state of the equipment, and is not suitable for direct data processing and analysis. In order to pre-process the experimental data, the suitable wavelet denoising parameters are determined by wavelet transform according to the characteristics of the performance test data of the sensor. The reconstruction factor is introduced to compare several commonly used wavelet bases, and the wavelet threshold denoising of the simulation signal is processed by Matlab, and the number of decomposition layers is determined according to the smoothness. This paper provides an effective wavelet threshold denoising method for sensor performance test data preprocessing.
【作者單位】： 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;沈陽(yáng)飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所;
【分類號(hào)】：TN911.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2113264