基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

发布时间：2025-01-14 16:34

　　 目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。

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【部分图文】：

图1 信号仿真流程

由图1可以看出，仿真的信号主要由噪声信号和传感器根据毒气浓度变化转化的信号构成。传感器采集的信号中不可避免掺杂各种噪声信号，这样的噪声一般来自3个方面：通电后带电粒子发生随机运动，使传出信号抖动，这类噪声称为高斯白噪声；在各类电子元件组成的电路中，电流通过电子器件时，元件阻值引起....

图2 单个传感器仿真信号

仿真信号为6h的不间断连续监测状态下传出信号，图2为单个传感器仿真信号。传感器传出基准值设置为0.00015%，由于存在10dB的噪声影响，信号在基准值上下抖动，幅值为0.00015%。泄漏是发生在开始采集后1h，经过1h积累，推进剂监测浓度由基准值，按先慢后快的速度....

图3 滑动窗口长度对中值滤波效果影响

中值滤波须要将选定节点的领域内的各个节点按照大到小或小到大的顺序组成数字序列，经过筛选，选取中间值输出。中值滤波是基于原信号中的数值进行处理，没有产生新的值，所以更好地保留了原始信号的特性[6]。中值滤波滤波效果与滑动窗口长度关系密切，通过设置多组长度选值，分析滤波质量。图3显示....

图4 小波系数分解层次

小波分析[7-9]可以同时分析信号的时域特性和频域特性，在进行小波变换后，信号中噪声信号与有用信号因为时频域特性不同而得到不同的小波系数，从而根据小波系数来辨别出信号中的噪声部分，实现滤波处理[10]。具体过程如图4所示。图4中，信号共经历3次分解，每次分解为高频和低频2部分，最....

本文编号：4026887