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提出一种去趋势项和小波模极大值结合的方法对火箭飞行中测得的信号进行预处理,以消除信号中的低频干扰和噪声。对原始振动信号进行经验模态分解(EMD),得到若干个固有模态函数(IMF)分量,对除最后一项分量的IMF进行重构并再次分解,用重新得到的IMF与再次分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除分解中产生的低频干扰分量;用小波模极大值方法对消除低频干扰的振动信号进行降噪处理,再用交替投影算法恢复信号。仿真试验和工程实例分析结果表明:该法能有效消除火箭振动信号中的低频干扰和噪声信号。 相似文献
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为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。 相似文献
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首次提出了一种固有模态函数积检测器.首先通过经验模式分解(EMD)把带噪信号分解成有限个固有模态函数(IMF).检测的基本思路是,对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积,用于抑制噪声并凸现信号,最后进行滤波和判决.本文以UWB信号为例,数据源于UWB雷达实验系统.在低信噪比(SNR),UWB脉冲与噪声波形相似,且噪声概率密度函数(PDF)未知情况下,进行实验.结果表明,当峰峰信噪比低于5 dB时,该检测器性能优于Teager能量算子(TEO). 相似文献
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惯组在外场进行标定时常会受到地基振动的干扰,这种干扰会对惯组的测试精度造成极大的影响.为解决这一问题,根据工程实际需要,提出了一种基于经验模态分解和数字信号滤波技术相结合的惯组输出振动干扰分离方法.首先利用经验模态分解将受振动干扰的惯组输出分解成若干本征模态分量,然后采用低通滤波器对高频分量进行滤波,对低频分量相应区段做幅值修正,最后将处理过的各分量叠加,即重构出消除振动干扰的信号.相对于传统的剔除野值后的平滑滤波方法,新方法保证了数据信息的完整性,有效降低了振动干扰的不利影响,提高数据信息的可靠性和真实性.仿真实验和工程实践表明,该方法对外场的瞬时振动干扰有较强地分离能力. 相似文献
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首次提出了一种固有模态函数积检测器。首先通过经验模式分解(EMD)把带噪信号分解成有限个固有模态函数(IMF)。检测的基本思路是,对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积,用于抑制噪声并凸现信号,最后进行滤波和判决。本文以UWB信号为例,数据源于UWB雷达实验系统。在低信噪比(SNR),UWB脉冲与噪声波形相似,且噪声概率密度函数(PDF)未知情况下,进行实验。结果表明,当峰峰信噪比低于5dB时,该检测器性能优于Teager能量算子(TEO)。 相似文献
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生命探测雷达在航空航天领域有着重要的应用,通过探测飞行员的呼吸、心跳、肢体动作等微弱信号,实现对飞行员的生命监测。针对实际场景中生命体微弱信号检测困难的问题,提出一种将包络熵作为粒子群算法适应度函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化算法。首先,利用粒子群算法对适应度函数进行选择,确定VMD算法中固有模态分量的分解层数以及惩罚因子个数的组合;其次,通过频谱分析选择特定层数的固有模态分量并重构雷达回波信号;最终达到去除噪声,提取生命体弱信号的目的。对比实验表明,所提出的方法相比经验模态分解算法能够更加准确地提取生命体信息,仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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液体火箭发动机试验启动段的振动信号中包含有大量的噪声分量,通过小波变换的Mallat算法对振动信号进行去噪处理,并通过试车数据对采用的方法进行验证,取得了良好效果,显示了小波去噪在振动信号去噪领域的广泛应用前景。 相似文献
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主要讨论了基于小波技术的某型导弹运输转载车振动监测信号的压缩问题。对振动信号的小波分解,根据能量分布情况为各层小波系数分配比特数,最后将小波系数进行编码,实现信号压缩。实验数据表明该信号压缩方法可以获得较高的压缩比和信号恢复质量,有较高的实用价值。 相似文献
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建立了激光陀螺抖轮的三维有限元模型,对其振动特性进行了模态分析,建立了整个 模型B样条小波有限元模型;研究了一类新的有限元空间,它以B样条小波函数作为有限等参 元的形状函数;建立了模型的B样条小波有限元序列,利用B样条小波函数的变尺度特性在不 改变网格的剖分下提高分辨率,因此在处理局部应力集中,曲率分布突变边界等应用中具有 一定的优势,所以它的结果更接近于实际。最后对系统模型进行了仿真,给出了各个阶次 模态值,通过与传统有限元比较发现小波有限元具有收敛性好、求解迅速和网格划分灵活
等优点,这对于激光陀螺抖轮的优化设计具有重要参考价值。
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等优点,这对于激光陀螺抖轮的优化设计具有重要参考价值。
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及时准确地识别航天机构萌生和发展的损伤故障特征信息,可为机构故障诊断评估、科学任务调整以及未来在轨维修提供科学决策依据。集成噪声重构经验模式分解(ENEMD)及其衍生方法都是基于噪声利用机制以原信号中估计噪声改善模式混淆并实现信号降噪。然而,该方法中奇异值拐点难以获取、阈值处理中噪声不连续等带来的噪声估计偏差,将降低微弱特征提取准确性。为此,提出一种基于高阶奇异值分解(HOSVD)局部重组的噪声估计技术。研究基于滑动窗截断和Hankel矩阵相结合的张量构建,然后将奇异值曲率谱上的最大峰值点作为合理奇异阶,最后根据选取的奇异阶重构张量分解模型得到所需的估计噪声分量。在此基础上,将HOSVD局部重组引入ENEMD方法中,提出利噪抑噪经验模式分解方法。该方法可进一步提高微弱噪声估计精确度,实现对航天机构损伤微弱特征的增强提取。仿真分析和某航天轴承试验案例验证了该方法在损伤微弱特征提取和识别上具有实用性与有效性。 相似文献
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针对微惯性测量单元信号进行小波多分辨率分析后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了一种分解层数和阈值门限自适应选取的滤波去噪方法,同时采用具有紧支集特性的Daubechies正交小波基和改进的阈值函数,自适应选取分解层数并逐层进行阈值自适应滤波,然后经小波逆变换重构原始信号,最后应用实际的M IMU信号进行滤波仿真。实验结果表明该方法能有效消除M IMU信号随机误差,大幅改善其零偏稳定性和信噪比,且算法简练通用性强,有很强的实用性。 相似文献
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小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。 相似文献
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固体火箭发动机非线性不稳定压强振荡信号存在明显的多阶模态共存现象,且各个模态幅值随时间变化特性不同,模态之间存在振荡能量的传递与演化过程。为研究非线性燃烧不稳定模态间能量传递的演化规律,首先需要对振荡信号进行准确的模态分解。基于变分模态分解(VMD)方法,提出了一种可用于固体火箭发动机非线性不稳定振荡信号的自适应模态分解方法SPSO-VMD,解决了传统VMD方法无法自适应问题,在提高信号分解精度的同时极大的降低了计算时间。基于该方法,对典型的非线性燃烧不稳定信号的各阶模态进行了分解和分析。结果表明,该方法能准确地获得非线性燃烧不稳定振荡信号中各阶模态的频率和幅值,频率误差为0,幅值误差小于0.5%。最后,将该方法应用于真实发动机振荡数据获得了各阶模态幅值信息,为后续各阶模态之间能量传递演化研究提供了关键、准确的数据支撑。 相似文献