基于小波变换的车轮力传感器信号的去噪研究

在汽车道路试验中,通过多维车轮力传感器(WFT)可以测量每个轮所受的各维力和力矩。在测量过程中,信号会不可避免地受到各种噪声的干扰,而且,在将测量数据从车轮坐标系转换到车辆坐标系时,车轮转角的误差使测量结果产生了更严重的噪声。这些宽带随机噪声严重影响了车辆性能的分析。小波分析是一种信号的时间-尺度分析方法,特别适合于非平稳信号的分析,具有多分辨率分析特性,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。针对车轮力信号的特点,在MATLAB环境下编程进行车轮力信号小波变换去噪研究,试验结果表明,在选择了适当的小波基本函数和阈值的情况下,采用小波变换的阈值去噪方法对多维车轮力信号进行去噪处理,可以取得良好的效果。

基于小波理论的缺陷检测中的噪声处理

海底管道缺陷检测中的一个重要问题是对超声数据的噪声处理。检测过程中只有剔除叠加在有效信号中的高频噪声和干扰,才能获得有用的超声信号。因此,超声波检测能否准确的关键是对信号背景噪声进行怎样的处理。本文基于小波分析技术,对三种小波滤波方法进行了比较,并通过labview软件同时运用小波技术在NI硬件上实现滤波过程,最后给出了实验图像,得到了较好的效果。