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基于阈值函数方法的汽车加速度信号小波去噪研究汽车加速度信号是指汽车在运动过程中产生的加速度数据，该数据通常会受到各种噪声的干扰，如机械振动、环境干扰等，影响了信号的准确性和可靠性。
为了有效地去除这些噪声，提高汽车加速度信号的质量，研究者们提出了许多去噪方法，其中基于阈值函数的小波去噪方法是一种常用且有效的技术。
小波去噪是一种通过利用小波变换将信号分解成不同频率的子信号，并根据一定的阈值规则去除噪声的技术。
在汽车加速度信号的小波去噪中，首先将原始信号进行小波分解，得到不同频率的子信号。
然后根据设定的阈值函数，对每个子信号进行阈值处理，将小于阈值的系数置零，大于阈值的系数保留不变。
最后，将去噪后的子信号通过小波逆变换恢复成原始信号。
基于阈值函数的小波去噪方法有许多种不同的阈值函数可供选择，常用的有硬阈值和软阈值。
硬阈值将小于阈值的系数全部置零，大于等于阈值的系数保留不变；软阈值则将小于阈值的系数缩小至零，大于阈值的系数按照一定比例缩小。
在汽车加速度信号的小波去噪中，选择适当的阈值函数非常重要，可以有效地去除噪声的同时保留信号本身的特征。
实际应用中，汽车加速度信号通常会受到各种频率范围的噪声干扰，因此可以采用多尺度小波变换来对信号进行分解和处理。
通过选择不同的小波基函数和尺度，可以更好地适应信号的特性，并提高去噪效果。
另外，为了进一步改善去噪效果，还可以结合其他信号处理技术，如多小波阈值函数、小波包变换等。
除了在去噪方面发挥作用外，基于阈值函数的小波去噪方法还可以用于信号的特征提取和分析。
例如，可以通过去噪后的信号计算汽车的加速度、速度、位移等参数，进而分析汽车的运动特性和行驶状态。
这对于汽车工程师和研究人员来说具有重要的意义，可以为汽车的设计、控制和维护提供有力支持。
总的来说，基于阈值函数的小波去噪方法在汽车加速度信号处理中具有重要的应用价值，能够有效地提高信号的质量和可靠性，为汽车工程领域的研究和应用提供强大的技朮支持。
摘要小波变换是一种新型的数学分析工具，是80年代后期迅速发展起来的新兴学科。
小波变换具有多分辨率的特点，在时域和频域都具有表征信号局部特征能力，适合分析非平稳信号，可以由粗及精地逐步观察信号。
小波分析的理论和方法在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别、量子物理等领域得到越来越广泛的应用，它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。
信号的采集与传输过程中，不可避免会受到大量噪声信号的干扰，对信号进行去噪，提取出原始信号是一个重要的课题。
那么究竟应该如何从含噪声的信号中提取出原始的信号，这就成了最重要的问题。
经过长期的探索与努力、实验仿真，对比于加窗傅里叶对信号去噪，提取原始信号的方法，终于找到了一种全新的信号处理方法——小波分析。
它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。
本文从小波变换的定义和信号与噪声的不同特性出发，在对比分析了各种去噪方法的优缺点基础上，运用了对小波分解系数进行阈值化的方法来对一维信号去噪，该方法对去除一维平稳信号含有的白噪声有非常满意的效果，具有有效性和通用性，能提高信号的信噪比。
与此同时，本文还补充介绍了强制消噪处理、默认阈值处理、给定软阈值处理等对信号消噪的方法。
在对含噪信号运用阈值进行消噪的过程中，对比了用不同分解层数进行处理的去噪效果。
本文采用的是用传感器采集的微弱生物信号。
生物信号通常是噪声背景小的低频信号，而噪声信号通常集中在信号的高频部分。
因此，应用小波分解，把信号分解成不同频率的波形信号，并对高频波进行相关的处理，处理后的高频信号在和分离出的低频信号进行重构，竟而，就得到了含少量噪声的原始信号。
而且，随着分解层数的不同，小波去噪的效果也是不同的。
并对此进行了深入的分析。
关键词：小波变换；声信号；默认阈值处理；降噪小波重构The signal denoising based on wavelet transformQING Xue-zhenAbstractWavelet transform is a new-style mathematic analysis tool. Itis a new subjectwhich was rapidly developed inlate 1980s. The wavelet transform has the characteristicof multi-analysis and the ability to analyse partial characteristic both in the time domainand the frequency range, so it is suitable to analyze non-steady state signal and observesignal gradually from coarse to fine. The method has been used in many domains suchas signal processing, image processing, pronunciation distinction, pattern recognition,quantum physics and so on. It is considered as a great breakthrough of tools andmethods recently.It is inevitable to be interfered by a large amount of noise signal in the process of signal gathering and transmission. It’s a main topic to deniose and extract originalsignal.How should contain the noise signal from the original signal, which became a most important problem. After a long period of exploration and efforts, experimental simulation, compared to add window Fourier to signal denoising, extraction method of original signal, finally found a new signal processing method, wavelet analysis. It will signal in different frequency components of the decomposition into non-overlapping band, signal-to-noise ratio (SNR) for signal filtering, feature extraction separation and provides effective ways, especially in the aspect of signal denoising show a unique advantage.This article from the definition of wavelet transform and the different characteristics of signal and noise, the comparison and analysis the advantages and disadvantages of various denoising method, based on the use of the wavelet decomposition coefficient method for one-dimensional signal threshold denoising, the method for denoising the white noise of one dimensional steady signal contains a very satisfactory results, with the effectiveness and generality, can improve the SNR of signal. At the same time, this paper adds the compulsory treatment, the default threshold denoising, given the soft threshold processing method for signal de-noising. On noise signal using the threshold de-noising, compared with different decomposition layers for processing the denoising effect.This article USES the sensor with a weak biological signal acquisition. Biological signal is usually low frequency signal of background noise, the noise signal is usually focused on the highfrequency part of signal. Wavelet decomposition, therefore, the signal is decomposed into different frequency waveform signal, and the high frequency wave are related to processing, processing of high frequency signal in low frequency signal and isolated refactoring, unexpectedly and, get the original signal containing a small amount of noise. And as the number of decomposition layers, wavelet denoising effects are also different. And carried on the thorough analysis.Key words: wavelet transform; pronunciation signal;The default threshold processing；wavelet reconstruction目录1 绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 小波分析的研究现状 (3)1.3 本文研究的内容 (3)2 小波分析概述 (5)2.1 小波分析的定义 (5)2.2 小波变化的时、频局部性 (6)2.3 小波去噪常用的算法 (7)3 实验仿真 (8)3.1 一维小波去噪原理 (8)3.1.1 小波降噪的两个准则 (8)3.1.2 小波分析用于降噪的步骤 (8)3.1.3小波去噪的基本模型 (8)3.2基于阈值对生物信号消噪的运行结果 (10)4 结论 (13)4.1 本文工作总结 (13)4.2 小波分析的发展前景 (13)参考文献 (15)附录 (17)致谢 (18)1 绪论1.1 研究背景自从1822年傅里叶(Fourier)提出非周期信号分解概念以来，傅里叶变换一直是信号处理领域中应用最广泛的分析手段和方法，傅里叶变换是一种纯频域的分析方法，在时域无任何定位性，即不能提供任何局部时间段上的频率信息。
基于小波分析的信号去噪小波分析是一种用于信号处理的数学工具，可以用于信号的去噪。
它能够有效地分解信号并在不同频率和时间尺度上进行分析。
在信号处理中，噪声是不可避免的，因此去除噪声是非常重要的。
在这篇文章中，我们将介绍使用小波分析进行信号去噪的方法。
首先，让我们了解一下信号的特性。
信号可以分为两种类型：确定性信号和随机信号。
确定性信号是指在给定时间内具有确定的数学函数形式的信号，而随机信号是在给定时间内以随机方式变化的信号。
噪声通常是由随机信号引起的，而小波分析可以有效地处理这种随机信号的噪声。
小波分析使用小波函数对信号进行分解，这些小波函数具有平滑和局部化特性。
通过分解信号，我们可以将信号分解为具有不同频率和时间尺度的子信号。
然后，我们可以通过滤波来去除噪声，并重新构造干净的信号。
小波分析的主要步骤如下：1. 选择适当的小波函数：小波函数的选择取决于信号的特性。
常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等。
根据信号的特点选择合适的小波函数是非常重要的。
2.进行小波分解：将信号分解成不同尺度的子信号。
这可以通过对信号进行多级小波分解来实现。
在每个尺度上，信号被分解为近似系数和细节系数。
3.对细节系数进行滤波：由于噪声主要包含在细节系数中，所以我们需要对细节系数进行滤波来去除噪声。
可以使用阈值滤波等方法来实现。
4.合成信号：将滤波后的细节系数和近似系数合成为一个信号。
合成信号将不包含噪声。
小波分析的一个重要优点是它具有局部化特性。
这意味着小波分析可以在频域和时间域上同时提供信息。
这使得它在信号去噪中非常有用，因为它能够有效地捕捉到噪声的频率和时间特征。
除了去噪之外，小波分析还可以应用于信号压缩、模式识别和特征提取等领域。
它在图像处理中也得到了广泛应用。
综上所述，小波分析是一种有效的信号去噪方法。
通过对信号进行小波分解和滤波处理，可以成功去除噪声，得到干净的信号。
小波分析的局部化特性使其在信号处理中得到广泛应用，并在实际应用中取得了很好的效果。
小波变换在振动信号分析中的应用振动信号是一种常见的信号类型，广泛应用于工程领域。
在振动信号分析中，为了更好地理解和处理信号，小波变换成为一种重要的工具。
小波变换是一种时频分析方法，能够将信号在时间和频率上进行局部化分析，具有较好的时频局部性和多分辨率特性。
本文将探讨小波变换在振动信号分析中的应用。
首先，小波变换能够对振动信号进行时频分析，揭示信号的时间和频率特性。
传统的傅里叶变换只能提供信号的频谱信息，无法提供时间信息。
而小波变换通过对信号进行局部化分析，能够在时间和频率上同时提供信息。
这使得我们能够更准确地分析信号的频率变化情况，进一步了解振动信号的特性。
其次，小波变换还能够对振动信号进行多尺度分析，实现信号的多分辨率表示。
振动信号通常包含多个频率成分，且这些成分可能在不同的时间尺度上出现。
小波变换能够通过选择不同的小波基函数，将信号在不同的尺度上进行分解，从而实现对信号的多尺度分析。
这使得我们能够更好地理解信号在不同尺度上的频率特性，进一步研究振动信号的复杂性。
此外，小波变换还能够对振动信号进行去噪处理，提高信号的质量。
振动信号通常包含各种噪声干扰，如高斯噪声、白噪声等。
这些噪声会对信号的分析和处理造成困扰。
小波变换通过将信号分解为不同尺度上的频率成分，能够将噪声和信号分离开来。
我们可以选择合适的小波基函数和阈值方法，对信号进行去噪处理，提高信号的质量和可靠性。
最后，小波变换还能够对振动信号进行特征提取，实现信号的模式识别和分类。
振动信号通常包含丰富的信息，如振动模式、故障特征等。
小波变换能够通过对信号的分解和重构，提取出信号的特征信息。
我们可以利用这些特征信息，对振动信号进行模式识别和分类，实现对振动信号的自动诊断和监测。
综上所述，小波变换在振动信号分析中具有重要的应用价值。
它能够提供信号的时频分析、多尺度分析、去噪处理和特征提取等功能，帮助我们更好地理解和处理振动信号。
在实际工程应用中，我们可以根据具体问题选择合适的小波基函数和参数设置，对振动信号进行分析和处理。
基于小波分析的信号去噪一、实验目的1、掌握小波分析的原理；2、利用小波分析进行信号去噪，并编写Matlab 程序。
二、实验内容1、使用不同小波函数对信号去噪，比较消噪效果；2、采取不同分解层数对信号去噪，比较消噪效果；3、阈值设定方法对信号去噪的影响；三、实验原理小波分析方法是一种窗口大小（即窗口面积）固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法。
即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，所以被誉为数学显微镜。
正是这种特性，使小波变换具有对信号的自适应性。
原则上讲，传统上使用傅里叶分析的地方，都可以用小波分析取代。
小波分析优于傅里叶变换的地方是，它在时域和频域同时具有良好的局部化性质。
小波函数的定义：设()t ψ为平方可积函数，即())(2R L t ∈ψ，若其傅里叶变换()ωψ∧（()ωψ∧是()t ψ的傅里叶变换）满足∞<=⎰∧ωωωψψd C R 2)( 称()t ψ为一个基本小波或母小波（Mother Wavelet ），并称上式为小波函数的允许条件。
与标准的傅立叶变换相比，小波分析中用到的小波函数不具有唯一性，对于一个时频分析问题，如何选者最佳的小波基函数是一个重要的问题。
常用的小波函数有Haar 小波、dbN 小波、Morl 小波、Mexh 小波、Meyer 小波等，不同的小波函数对应不同的尺度函数和性能。
从下图中可以看出小波变换与傅立叶变换在时频窗口特性上有很大的不同，更显示了上述小波变换的特点。
图6-1 小波变换的时频分析窗小波变换的多分辨率分析实际上就是对一个频带信号进行低频分解，对每一步分解出来的低频部分在分解，使频率分辨率越来越高，其目的是构造一个理想的正交小波基。
小波包分析实际上就是对与多分辨率分析没有分解的高频信号也进行逐层分解，进一步提高时频分辨率。
小波分析地这些原理与特点与测控领域中的滤波原理非常相似，常常被用于信号噪声的消除。
基于小波变换的车辆驾驶室低频振动噪声消噪处理方法
焦萍萍;周显春
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2022(46)5
【摘要】汽车内部噪声多为低频声响,为了消除车辆驾驶室的低频振动噪声,提出低频振动噪声消噪处理方法。
利用大数据技术挖掘驾驶室内低频振动噪声信号数据,并获取信号特征,再利用小波变换的方法进行滤波去噪,实现低频振动噪声的消噪处理。
实验表明,所设计的方法具有较好的去噪效果,可以有效控制车辆内部的低频噪声。
【总页数】4页(P134-136)
【作者】焦萍萍;周显春
【作者单位】三亚学院信息与智能工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.2
【相关文献】
1.一种基于小波变换的白噪声消噪方法的改进
2.基于小波变换的汽轮机振动信号软阀值消噪技术研究
3.基于小波变换的车辆动态轴重信号消噪
4.新的基于小波变换的振动信号消噪方法
5.基于小波变换的双模噪声中信号消噪分析
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小波变换在振动信号分析中的应用研究引言：振动信号是一种常见的信号类型，在工程领域中广泛应用于机械故障诊断、结构健康监测等方面。
而小波变换作为一种信号处理方法，具有时频分析的特点，被广泛应用于振动信号的分析和处理中。
本文将探讨小波变换在振动信号分析中的应用研究。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种通过将信号与一组称为小波基函数的函数进行卷积运算来分析信号的方法。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特性。
小波基函数可以通过缩放和平移一个母小波函数得到，常用的小波基函数有Morlet小波、Haar小波等。
二、小波变换在振动信号分析中的应用1. 故障诊断振动信号在机械故障诊断中起着重要的作用，而小波变换能够提供更多的故障信息。
通过对振动信号进行小波变换，可以得到不同频率范围内的子信号，进而分析不同频率范围内的故障特征。
例如，在轴承故障诊断中，可以通过小波变换提取出不同频率的冲击信号，进而判断轴承是否存在故障。
2. 结构健康监测振动信号在结构健康监测中也具有重要的应用价值。
通过对结构振动信号进行小波变换，可以提取出结构的固有频率和阻尼比等参数，从而评估结构的健康状况。
同时，小波变换还可以用于检测结构的损伤位置和程度。
例如，在桥梁结构健康监测中，可以通过小波变换提取出不同频率范围内的振动模态，从而判断桥梁是否存在损伤。
3. 信号去噪振动信号往往伴随着噪声，而小波变换可以有效地去除信号中的噪声。
通过对振动信号进行小波变换，并将小波系数阈值化，可以将噪声系数置零，从而实现信号的去噪。
同时，小波变换还可以提供信号的频域和时域信息，帮助分析信号的特征。
三、小波变换在振动信号分析中的优势和挑战1. 优势小波变换具有时频局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特性，对于非平稳信号的分析具有优势。
同时，小波变换还可以提供信号的频域和时域信息，能够更全面地描述信号的特征。
2. 挑战小波变换的参数选择对结果具有重要影响，不同的小波基函数和尺度参数选择可能导致不同的结果。
基于小波变换的噪声消除算法研究在电工和电子技术实验中，需要对各种参数进行测量，但由于电磁噪声的存在直接影响了测量的结果，有时甚至会将有用信号完全淹没而导致测量失败。
本文以小波变换为基础，对消除测量信号中的白噪声方法进行了研究，以求达到合理消除白噪声的目的。
1小波消噪的原理一般地，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号。
所以消噪过程主要进行以下处理：首先对原始信号进行小波分解，则噪声部分在电工和电子技术实验中，需要对各种参数进行测量，但由于电磁噪声的存在直接影响了测量的结果，有时甚至会将有用信号完全淹没而导致测量失败。
本文以小波变换为基础，对消除测量信号中的白噪声方法进行了研究，以求达到合理消除白噪声的目的。
1 小波消噪的原理一般地，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号。
所以消噪过程主要进行以下处理：首先对原始信号进行小波分解，则噪声部分通常包含在高频系数中；然后对小波分解的高频系数以门限阈值等形式进行量化处理；最后再对信号重构即可达到消噪的目的。
对信号消噪实质上是抑制信号中的无用部分，恢复信号中有用部分的过程。
设一个含噪声的一维信号的模型可以表示成如下形式：s(i)=f(i)+σ·e(i)， i=0，1，…，n-1其中，f(i)为真实信号，e(i)为噪声，s(i)为含噪声的信号。
一般来说，一维信号的降噪过程可分为一维信号的小波分解，小波分解高频系数的阈值量化处理和一维小波的重构3个步骤。
小波能够消噪主要由于小波变换具有如下特点：低熵性小波系数的稀疏分布，使图像处理后的熵降低。
多分辨特性由于采用了多分辨的方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳性，如突变和断点等，可以在不同分辨率下根据信号和噪声的分布来去除噪声。
去相关性小波变换可对信号去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比时域更利于去噤。
基函数选择更灵活小波变换可以灵活选择基函数，也可以根据信号特点和降噪要求选择多带小波、小波包等，对不同的场合，可以选择不同的小波基函数。
基于小波变换的整车驾驶性评价信号去噪刘海江;李敏;黄伟;童荣辉【摘要】整车驾驶性评价试验采集的加速度信号中混有噪声,严重影响了数据的准确性.针对整车驾驶性评价试验中采集的加速度数据存在的噪声对驾驶性评价指标值的准确性产生影响的问题,提出一种适合于整车驾驶性评价试验数据的小波去噪方法:根据整车加速度数据特征,初步选择备选的小波基函数,通过评价信噪比和均方根误差确定最优的小波基函数和阈值选取规则组合,在此基础上对含噪信号进行多个尺度的分解,通过评价由平滑度和均方根误差构造的复合指标确定最优小波分解层数,从而实现对噪声信号的滤除.对一换挡工况的加速度试验数据采用上述方法的去噪并进行分析,分析结果表明,该小波去噪方法不仅较好地保留了换挡工况中用于评价驾驶性的振动与冲击指标特征,并且能够有效地提取信号的有用频率成分,保证了驾驶性评价指标值的准确性.%The acceleration signals collected by the vehicle's drivability evaluation test are usually mixed with noise, which seriously affects the accuracy of the data. Aiming at this problem, a wavelet de-noising method is proposed for preprocessing of the drivability evaluation data. In this method, the optimal wavelet base-function and threshold selection rules are determined by evaluating the signal-to-noise ratio and the root mean square error. On this basis, the signal is decomposed by multiple scales.The wavelet decomposition layer is determined by the combined index constructed by the smoothness and root mean square error so as to realize the filtering of the noise.Analysis of the acceleration test data of a gear shift operation condition show that the wavelet de-noising method can retain the characteristics of the vibrationand shock indexes for drivability evaluation in the gear-shift condition and effectively extract the useful frequency of the signal components,so that the accuracy of the drivability evaluation index in the gear-shift operation condition can be guaranteed.【期刊名称】《噪声与振动控制》【年(卷),期】2018(038)001【总页数】6页(P103-108)【关键词】声学;驾驶性评价;小波去噪;小波基函数;阈值选取规则;分解层数【作者】刘海江;李敏;黄伟;童荣辉【作者单位】同济大学机械与能源工程学院,上海201804;同济大学机械与能源工程学院,上海201804;同济大学机械与能源工程学院,上海201804;上汽技术中心,上海201804【正文语种】中文【中图分类】U467;U27;TU112.3驾驶性是驾驶品质和车辆响应性能的综合，实现驾驶性量化需要在不同工况下进行加速度数据采集后挖掘出驾驶性量化评价指标[1]。
基于小波分析的振动信号去噪的研究摘要:旋转机械的振动信号是设备故障特征信号的载体,振动信号不可避免地受到各种噪声和干扰的污染。
针对传统硬阈值和阈值小波去噪的缺点与不足,本文提出了一种新的阈值函数,仿真实验结果表明,去噪效果优于传统的软、硬阈值方法。
关键词:小波分析去噪仿真大型旋转机械的监测与诊断的主要手段是通过获取振动信号来进行分析,但是振动信号中往往带有较大的噪声,这给振动信号的进一步分析和处理带来了很多困难,基于小波分析的阈值去噪方法是Donoho[1]在1995年提出的一种简单而且有效的小波去噪方法,该方法在Besov空间上可得到最佳估计值,而其他线性估计都不能得到同样的结果,因此,在信号去噪领域得到了广泛的应用。
1 基于小波变换的硬、软阈值方法传统的阈值函数主要有硬阈值函数和软阈值函数两种,定义分别如式(1.1、(1.2所示。
(1.1(1.2式中为原始的含噪小波系数;和分别为作用硬、软阈值函数后的估计小波系数;T为设定的阈值门限,,此公式为1994年Donohue和Johnstone等人提出了非线性小波变换阈值去噪算法,推倒出的计算阈值的通用公式,其中为噪声准差,N为信号长度。
(2.21式中为原始的含噪小波系数;和分别为作用硬、软阈值函数后的估计小波系数;T为设定的阈值门限,,此公式为1994年Donohue和Johnstone等人提出了非线性小波变换阈值去噪算法,推倒出的计算阈值的通用公式,其中为噪声准。
虽然软、硬阈值方法在实际中得到了广泛的应用,也取得了较好的效果,但是也存在一些缺陷。
软阈值函数是硬阈值函数的扩展,它首先将绝对值小于阈值T的系数置为零,然后将其余系数向零进行缩进。
硬阈值函数可以很好地保留信号的局部特征,但由于硬阈值在±T处不连续,因此,信号在重构的时候可能产生一些震荡;软阈值函数在T处是连续的,重构信号比较光滑,但当小波系数较大时,处理前和处理后的小波系数之间总存在较大的恒定偏差,从而影响重构信号与真实信号的逼近程度。
基于小波分析的振动信号去噪处理作者：岳雅茹朱嘉林朱士龙来源：《软件导刊》2018年第05期摘要：为提高检测气体绝缘金属封闭开关设备（GIS）故障点的有效定位率，提出利用软硬阈值结合法对振动信号设定阈值，采用具有多分辨率特性的小波分析方法进行有效降噪；通过Matlab仿真和实际试验结果验证其准确性，对比分析表明，基于小波分析的去噪方法提高了信噪比和定位准确性，是一种提取有用信号的有效方法。
关键词：小波分析；多分辨率；阈值；去噪；MatlabDOI：10.11907/rjdk.172753中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）005-0179-04Abstract：In order to improve the detection efficiency of false location of gas-insulated metal-enclosed switchgear （GIS）， it is proposed to employ the soft and hard threshold method to set the threshold value of the vibration signal and the method of wavelet analysis with multi-resolution characteristics to reduce noise effectively. The accuracy is thus verified by the Matlab simulation and the field test and it is proved that denoising method based on wavelet analysis is a suitable way to extract useful signals by improving signal to noise ratio and false location accuracy.Key Words：wavelet analysis； multi-resolution； threshold； denoising； Matlab0 引言气体绝缘金属封闭开关设备（GIS）具有众多优点：集成度高，所需空间小；既可户外布置，也可户内布置；环境对其影响小；可靠性高，降低维护和检修费用等，在高压输电领域应用广泛。
基于小波分析的车载激光雷达冲击振动噪声处理方法研究崔思林;郗向儒;汪晓安【摘要】针对车载激光雷达输出信号精度受冲击振动噪声影响的问题,建立了冲击振动激励与电路振动噪声响应之间的数学模型,提出了一种基于小波分析的噪声消除方法.该方法通过对车载激光雷达输入冲击激励信号进行小波分析,对输出振动噪声响应信号进行高斯函数拟合,建立了二者间的关联函数,在此基础上设计了输出噪声处理算法.仿真结果表明,该算法对冲击振动引起的车载激光雷达输出噪声有明显消噪效果.%To solve the problem that the accuracy of the output signal of the vehicle-borne LiDAR is affected by the impact vibration noise, a mathematic model of response between the impact vibration excitation and the circuit vibration noise was established. And a noise elimination method based on wavelet analysis was proposed that made wavelet analysis to the input impact exciting signal of the vehicle-borne LiDAR and used the Gaussian function to fit the output vibration noise response signal. Then the correlation function between these two signals was established, and on this basis, the output noise processing algorithm was designed. The simulation results show that the algorithm has obvious de-noising effect on the noise of the vehicle-borne LiDAR caused by impact vibration.【期刊名称】《汽车技术》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】5页(P24-28)【关键词】车载激光雷达;冲击振动;小波分析;噪声处理【作者】崔思林;郗向儒;汪晓安【作者单位】西安理工大学,西安 710048;西安理工大学,西安 710048;西北工业集团有限公司,西安 710043【正文语种】中文【中图分类】U467.4+92车载激光雷达是车辆主动式安全防护系统的重要部件，可在车辆行驶过程中通过激光探测识别障碍物，为车辆采取措施避免事故发生提供依据[1]。
