润滑油红外光谱去噪预处理方法

采用小波包变换软阈值去噪方法对润滑油的红外光谱进行去噪预处理,结合偏最小二乘法进行定量预测,并与常用的平滑去噪方法进行对比。结果表明,小波包变换能有效地去除红外光谱的噪声,以此为基础建立的润滑油酸值模型的预测精度高于常用的平均平滑法和 Savitzky-Golay卷积平滑法这 2种平滑去噪方法的预测精度。     

基于短时分数阶傅里叶变换的 含噪信号特征提取

通过对比噪声背景下短时傅里叶变换和短时分数阶傅里叶变换的时频分辨能力,进一步明确了短时分数阶傅里叶变换对频率时变信号的独特优势。研究了短时分数阶傅里叶变换的窗口滑动方式对瞬时频率估计的影响,可以发现:首先,在调频率较大或是变化剧烈时,短时分数阶傅里叶变换具有更好的鲁棒性;其次,在基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计,实际应用中应主要采用以第一采样时刻作为估计值的逐点滑动方式。