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题名基于小波去噪的增强多尺度多传感器数据融合
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作者
王志武
丁国清
颜国正
林良明
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机构
上海交通大学精密工程与微智能研究所
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2003年第12期67-71,共5页
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基金
863计划 ( 863 5 12 992 1 0 1)资助项目
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文摘
建立了基于小波去噪的增强多尺度自回归模型。增强多尺度状态可以将直接基于小波变换的多尺度自回归模型的网状结构简化为二叉树结构。基于小波去噪的多尺度模型具有非参数化特性 ,该模型适合于系统特性不知道的分布式多分辨率多传感器进行建模。最后 ,应用该算法于高精度划线切割机器人系统中多传感器的建模 ,实现了型钢划线切割过程中型钢边缘的检测。实验结果和数值仿真表明 ,多分辨率多传感器的数据融合可以消除噪声的干扰 ,提高检测系统的测量精度。
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关键词
传感器
数据融合
小波变换
多尺度自回归模型
机器人
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Keywords
Data fusion, Multiscal process, Wavelet transform, Denoise, Thresholding
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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