發(fā)布時(shí)間：2018-08-16 16:48

【摘要】：為提高M(jìn)EMS陀螺儀輸出信號(hào)的去噪效果,將稀疏分解(sparse decomposition)與提升小波變換(lifting wavelet transform)相結(jié)合,提出了一種新的信號(hào)去噪方法.首先,建立MEMS陀螺帶噪信號(hào)的誤差模型,并利用小波提升正變換計(jì)算帶噪信號(hào)的非稀疏的小波系數(shù);然后,利用稀疏分解理論恢復(fù)小波系數(shù)的稀疏性;最后,再通過(guò)小波提升反變換重構(gòu)信號(hào),從而達(dá)到去噪的目的.考慮到梯度投影(gradient projection)算法具有全局最優(yōu)解,運(yùn)算效率更高,將梯度投影思想引入恢復(fù)信號(hào)稀疏性的過(guò)程中,提出了基于梯度投影的稀疏分解算法,給出了利用梯度投影算法進(jìn)行信號(hào)系數(shù)分解的具體步驟,大大簡(jiǎn)化了計(jì)算復(fù)雜度,同時(shí)提升了算法的穩(wěn)定性.為驗(yàn)證所提方法的性能,進(jìn)行了MEMS陀螺信號(hào)去噪的靜態(tài)實(shí)驗(yàn)和跑車實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此種方法在動(dòng)靜態(tài)條件下都可以有效地去除MEMS陀螺儀輸出信號(hào)中的噪聲,尤其是在靜態(tài)條件下的去噪效果要優(yōu)于小波閾值濾波方法.同時(shí)采用的梯度投影算法相比于正交匹配追蹤算法和基追蹤算法具有更高的運(yùn)算效率.
[Abstract]:In order to improve the denoising effect of output signal of MEMS gyroscope, a new signal denoising method is proposed by combining sparse decomposition (sparse decomposition) with lifting wavelet transform (lifting wavelet transform). First of all, the error model of MEMS gyroscope noise signal is established, and the wavelet lifting positive transform is used to calculate the non-sparse wavelet coefficient of the noisy signal. Then, the sparse decomposition theory is used to restore the sparsity of the wavelet coefficient. Then the signal is reconstructed by lifting the wavelet transform to achieve the purpose of denoising. Considering that the gradient projection (gradient projection) algorithm has the global optimal solution and the higher computational efficiency, the gradient projection algorithm is introduced into the restoration process of signal sparsity, and a sparse decomposition algorithm based on gradient projection is proposed. The detailed steps of signal coefficient decomposition using gradient projection algorithm are given, which greatly simplifies the computational complexity and improves the stability of the algorithm. In order to verify the performance of the proposed method, static and sports car experiments of MEMS gyroscope signal denoising are carried out. The experimental results show that this method can effectively remove the noise in the output signal of MEMS gyroscope under dynamic and static conditions, especially in static condition, the denoising effect is better than the wavelet threshold filtering method. The gradient projection algorithm is more efficient than the orthogonal matching tracking algorithm and the base tracking algorithm.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)控制工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61304001)
【分類號(hào)】：TN911.7;TN96

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 段曉君;信號(hào)去噪的一種優(yōu)化算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2002年03期

2 林敏,周兆經(jīng);基于小波包的瞬時(shí)信號(hào)去噪與頻譜分析[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2000年02期

3 岳林,張令彌;脈沖激勵(lì)下信號(hào)去噪新方法研究和仿真[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2003年03期

4 王彥,趙光興;一種基于頻譜擬合的信號(hào)去噪方法[J];宇航計(jì)測(cè)技術(shù);2004年04期

5 汪雄良,王春玲;基于改進(jìn)基追蹤方法的信號(hào)去噪[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2005年08期

6 周書仁;楊秋芬;;基于小波包滑動(dòng)閾值的信號(hào)去噪[J];湖南廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào);2006年01期

7 吳勇;吳傳生;劉小雙;;小波包分析在振動(dòng)測(cè)試信號(hào)去噪中的應(yīng)用[J];安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年01期

8 吳勇;劉小雙;;基于小波包變換的信號(hào)去噪應(yīng)用研究[J];大慶師范學(xué)院學(xué)報(bào);2007年05期

9 唐炬;高麗;彭莉;周倩;;非平穩(wěn)振蕩局放信號(hào)去噪效果評(píng)價(jià)參數(shù)研究[J];高電壓技術(shù);2007年12期

10 鄭源;佟晨光;須倫根;張海麗;;基于小波包分析的水泵機(jī)組振動(dòng)信號(hào)去噪[J];排灌機(jī)械;2008年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 魏海濤;陸文凱;;基于全變分的地震信號(hào)去噪方法[A];中國(guó)地球物理2010——中國(guó)地球物理學(xué)會(huì)第二十六屆年會(huì)、中國(guó)地震學(xué)會(huì)第十三次學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2010年

2 范京;張福學(xué);;硅微陀螺信號(hào)去噪方法的研究[A];全國(guó)第二屆嵌入式技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

3 張波;周繼威;王棟;張林;;基于維納濾波的風(fēng)電機(jī)組低速軸承故障信號(hào)去噪方法研究[A];2013年中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C];2013年

4 施建禮;楊日杰;林洪文;;基于子波變換的雷達(dá)信號(hào)去噪方法研究[A];中國(guó)航空學(xué)會(huì)信號(hào)與信息處理專業(yè)全國(guó)第八屆學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

5 鄧剛;劉瑞華;張兆寧;;基于小波分析的MEMS陀螺信號(hào)去噪[A];2006年全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)會(huì)議文集（D 光電信息處理技術(shù)專題）[C];2006年

6 甄巖;邵方明;趙連昌;;一種新型對(duì)稱小波的構(gòu)造方法及仿真實(shí)驗(yàn)[A];'2003系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2003年

7 王春;彭東林;;Hilbert-Huang變換及其在去噪方面的應(yīng)用[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第六屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王婷;EMD算法研究及其在信號(hào)去噪中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王寶;小波分析在信號(hào)去噪的應(yīng)用研究[D];福州大學(xué);2013年

2 吳勇;基于小波的信號(hào)去噪方法研究[D];武漢理工大學(xué);2007年

3 潘洪屏;基于小波分析技術(shù)的地震信號(hào)去噪方法研究[D];東北石油大學(xué);2011年

4 張德平;基于提升方案的心電信號(hào)去噪與檢測(cè)算法研究[D];上海交通大學(xué);2010年

5 羅強(qiáng);基于小波分析的心電信號(hào)去噪研究[D];華中師范大學(xué);2006年

6 翟振興;基于小波變換的信號(hào)去噪研究[D];重慶大學(xué);2010年

7 張方明;基于改進(jìn)的快速獨(dú)立分量分析方法的地震信號(hào)去噪研究[D];吉林大學(xué);2009年

8 王芳;小波分析在信號(hào)去噪中的應(yīng)用研究[D];西華大學(xué);2009年

9 彭園園;小波分析在一維信號(hào)去噪中的應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2011年

10 陸偉;基于提升小波理論的信號(hào)去噪方法的研究[D];東北大學(xué);2009年

，

本文編號(hào)：2186585