小波阈值去噪在传感器性能试验数据处理中的应用

发布时间：2018-07-10 11:35

  本文选题：小波去噪 + 阈值　； 参考：《传感器与微系统》2014年06期

【摘要】：在传感器性能测试中,采样的信号经常受到各种噪声的干扰和污染,不能准确反映设备的运行状态,不宜直接用于数据处理与分析。为了对试验数据进行去噪预处理,根据具体传感器性能试验数据的特点,运用小波变换方法,确定了适合的小波去噪参数。引入重构因子比较几种常用的小波基,应用Matlab对仿真信号进行小波阈值去噪处理,依据平滑度确定了分解层数,为传感器性能试验数据预处理提供了的一种有效的小波阈值去噪方法。
[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.
【作者单位】： 沈阳航空航天大学自动化学院;沈阳飞机设计研究所;
【分类号】：TN911.4

【参考文献】

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【共引文献】

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