基于INGO-VMD-改进小波阈值算法的TDLAS二次谐波信号去噪研究

针对可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术中气体浓度检测信号———二次谐波信号夹杂噪声导致反演精度下降的问题,提出基于改进的北苍鹰优化算法(INGO)、变分模态分解(VMD)和改进小波阈值法联合的去噪算法,利用包络熵值最小为目标函数的INGO算法寻找VMD中重要参数———模态个数k和惩罚因子α,以分解后的各固有模态分量(IMF)能量密度与平均周期乘积为一常量的特点筛选出有效信号IMF分量,联合小波改进阈值法对有效信号进行降噪并组合得到去噪后信号。仿真实验对比分析表明INGO-VMD-改进小波阈值法能有效滤除噪声信号,降低幅值误差,提高反演精度,降噪效果较优,降噪后波形相似系数为99.86%,信噪比达到25.2305 dB,均方根误差达到0.01523%,较含噪信号,峰值误差下降0.157。

多元函数极限及其连续性应用

多元函数是一元函数的推广,因此,它保留着一元函数的许多性质,但也由于自变量由一个增加到多个,产生了某些新的性质.本文主要讨论了二元函数在圆邻域以及方邻域上的极限求解及其连续的应用.