• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 8
    • 下载费用:30 金币  

    重庆时时彩守热投注法视频: 一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 提升 小波重构层 线性 预测 方法
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    摘要
    申请专利号:

    CN201110097955.X

    申请日:

    2011.04.19

    公开号:

    CN102252669A

    公开日:

    2011.11.23

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G01C 19/72申请公布日:20111123|||实质审查的生效IPC(主分类):G01C 19/72申请日:20110419|||公开
    IPC分类号: G01C19/72 主分类号: G01C19/72
    申请人: 东南大学
    发明人: 陈熙源; 申冲
    地址: 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号
    优先权:
    专利代理机构: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 许方
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110097955.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2013.10.30|||2012.01.04|||2011.11.23

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公布了一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪方法,包括利用提升小波对光纤陀螺输出信号进行多尺度分解;对分解后的近似信号和细节信号进行单支重构,得到重构后的近似信号与细节信号;对重构后的近似信号与细节信号逐层分别利用FLP方法进行去噪;对得到的逐层去噪后的信号进行重构,得到最终去噪结果。本发明通过上述处理方法,将所接收到的信号频谱分裂成不同的子带,并根据有用信号与噪声在这些子带内的不同表现特性,利用前向线性预测算法(FLP)进行去噪处理,可以有效改善去噪精度,以达到提高信噪比的目的。

    权利要求书

    1.一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪方法,其特征在于包括
    如下步骤:
    (1):利用提升小波对光纤陀螺信号进行多尺度分解
    利用提升小波对数据采集系统采集到的光纤陀螺信号进行多尺度分解得
    到分解后各层的小波系数,包括近似系数与细节系数,分解层数为n;
    (2):对分解得到的逼近系数和细节系数进行单支重构
    对分解得到的逼近系数和细节系数进行单支重构,得到重构后的近似信
    号an与细节信号di(i=1,2,Λ,n);
    (3):对重构后的逼近信号和细节信号逐层分别进行前向线性预测FLP
    算法去噪
    对步骤(2)中进行单支重构后得到的逼近信号an与细节信号
    di(i=1,2,Λ,n)分别利用FLP算法进行去噪;
    (4):对步骤(3)中得到的逐层去噪后的信号进行重构
    重构步骤(3)中得到的FLP去噪后的近似信号a′n与细节信号
    d′i(i=1,2,Λ,n),从而得到去噪后的光纤陀螺信号。
    2.根据根据权利要求1所述的一种基于提升小波重构层的前向线性预测
    去噪方法,其特征在于,所述步骤(1)中利用提升小波对信号进行多尺度
    分解,其小波基为haar小波,即对haar小波进行提升来作为光纤陀螺信号
    的分解小波基;Haar小波的解析方法如下:

    3.根据权利要求1所述的一种基于提升小波重构层的前向线性预测去
    噪方法,其特征在于,所述步骤(2)中对近似信号和细节信号进行单支重
    构,其小波基选为haar小波,即对haar小波进行提升,来作为近似信号和
    细节信号的的重构小波基。
    4.根据权利要求1所述的一种基于提升小波重构层的前向线性预测去
    噪方法,其特征在于,所述步骤(3)中利用FLP算法进行去噪处理,其去
    噪过程是在信号的重构层进行的,即首先对提升小波分解后得到的逼近信号
    和细节信号进行单支重构,然后对单支重构后的信号进行FLP去噪处理。
    5.根据权利要求1所述的一种基于提升小波重构层的前向线性预测去
    噪方法,其特征在于,所述步骤(3)中对多尺度分解得到的逼近信号和细
    节信号逐层分别进行FLP去噪,其FLP滤波器预测阶数选为30。
    6.根据权利要求1所述的一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪
    方法,其特征在于,所述步骤(3)中对多尺度分解得到的逼近信号和细节
    信号逐层分别进行FLP去噪,其FLP滤波器中的步长选择遵循下面公式:
    Ej=E[|en(n)|]。其中μj为不同频段下的步长,j=1,2,Λ,n,
    Ej为第j频段内FLP绝对误差的均值。
    7.根据权利要求1所述的一种基于提升小波重构层的前向线性预测去
    噪方法,其特征在于,所述步骤(4)中对FLP去噪后的近似信号a′n与细节
    信号d′i(i=1,2,Λ,n)进行重构,其重构方法为逼近信号a′n与细节信号
    d′i(i=1,2,Λ,n)直接相加,相加结果即为利用LWT-FLP算法去噪后的光纤陀螺
    信号。

    说明书

    一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪方法

    技术领域

    本发明属于惯性技术领域中的信号处理,涉及一种光纤陀螺信号去噪方
    法,特别涉及一种基于提升小波(LWT)重构层的前向线性预测(FLP)去噪
    算法-LWT-FLP算法,适用于各种光纤陀螺仪。

    背景技术

    光纤陀螺是一种新型角速率传感器,相对于传统机电陀螺,光纤陀螺无
    运动部件和磨损部件,因此具有可靠性高、寿命长、体积小、质量轻、功耗
    低、动态范围大、启动速度快以及频带范围宽等优点,因此被广泛应用于航
    空、航天、航海等领域。

    由于光纤陀螺自身的工作原理、结构特点、生产工艺和使用环境的影响,
    输出信号中往往存在大量随机噪声,这些随机噪声会严重影响光纤陀螺信号
    的精度。光纤陀螺的随机噪声主要包含两部分,一是白噪声,这是一种高频
    噪声,一般由使用环境引起;二是分形噪声,分形噪声主要是由光路波动导
    致偏置的不稳定引起的,此外,瑞利后向散射带来的相位误差、法拉第效应
    引起的误差,偏振器不理想引起的误差也是分形噪声产生的主要原因。1/fr
    类分形噪声是分形噪声中比较重要的一类,它是一种具有长程相关性,自相
    似性以及1/fr类型谱密度特点的一种非平稳随机噪声。1/fr类分形噪声首
    先是由Johnmson在电子管里发现的,被认为是一种超低频噪声。如何有效
    的消除这两种噪声,对于提高光纤陀螺信号的精度具有重要意义。

    传统的去噪方法是基于经典滤波理论的信号与噪声谱不重叠的观点,通
    过设置低通、高通等滤波器来剔除滤波器频带以外的噪声。但是当信号与噪
    声谱重叠较严重时候,难以达到良好的去噪效果,如1/fr噪声即为一种超低
    频噪声,往往会与低频的光纤陀螺信号掺杂在一起,因此传统滤波方法无法
    有效的去除该类噪声。为了解决这一问题,本发明将提升小波变换引入到去
    噪算法中来,利用提升小波对光纤陀螺信号进行多尺度分解,得到不同频段
    下的信号,并对各频段的信号进行FLP去噪处理,以达到有效去除白噪声和
    分形噪声的目的。

    发明内容

    本发明的技术解决问题:克服现有技术的不足,提出了一种基于提升小
    波(LWT)重构层的前向线性预测(FLP)去噪算法-LWT-FLP算法,该方法将
    提升小波变换与FLP算法的优点结合在一起,能有效的去除光纤陀螺信号中
    的白噪声和分形噪声,且易于实现。

    本发明的技术解决方案:一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪
    方法包括如下步骤:

    (1):利用提升小波对光纤陀螺信号进行多尺度分解

    利用提升小波对数据采集系统采集到的光纤陀螺信号进行多尺度分解得
    到分解后各层的小波系数,包括近似系数与细节系数,分解层数为n;

    (2):对分解得到的逼近系数和细节系数进行单支重构

    对分解得到的逼近系数和细节系数进行单支重构,得到重构后的近似信
    号an与细节信号di(i=1,2,Λ,n);

    (3):对重构后的逼近信号和细节信号逐层分别进行前向线性预测FLP
    算法去噪

    对步骤(2)中进行单支重构后得到的逼近信号an与细节信号
    d′i(i=1,2,Λ,n)分别利用FLP算法进行去噪;

    (4):对步骤(3)中得到的逐层去噪后的信号进行重构

    重构步骤(3)中得到的FLP去噪后的近似信号a′n与细节信号
    d′i(i=1,2,Λ,n),从而得到去噪后的光纤陀螺信号。

    所述步骤(1)中利用提升小波对信号进行多尺度分解,其小波基为haar
    小波,即对haar小波进行提升来作为光纤陀螺信号的分解小波基;Haar小
    波的解析方法如下:


    所述步骤(2)中对近似信号和细节信号进行单支重构,其小波基选为
    haar小波,即对haar小波进行提升,来作为近似信号和细节信号的的重构
    小波基。

    所述步骤(3)中利用FLP算法进行去噪处理,其去噪过程是在信号的
    重构层进行的,即首先对提升小波分解后得到的逼近信号和细节信号进行单
    支重构,然后对单支重构后的信号进行FLP去噪处理。

    所述步骤(3)中对多尺度分解得到的逼近信号和细节信号逐层分别进
    行FLP去噪,其FLP滤波器预测阶数选为30。

    所述步骤(3)中对多尺度分解得到的逼近信号和细节信号逐层分别进行
    FLP去噪,其FLP滤波器中的步长选择遵循下面公式:
    Ej=E[|en(n)|]。其中μj为不同频段下的步长,j=1,2,Λ,n,Ej为第j频段内
    FLP绝对误差的均值。

    所述步骤(4)中对FLP去噪后的近似信号a′n与细节信号d′i(i=1,2,Λ,n)
    进行重构,其重构方法为逼近信号an与细节信号d′i(i=1,2,Λ,n)直接相加,
    相加结果即为利用LWT-FLP算法去噪后的光纤陀螺信号。

    本发明与现有技术相比的优点在于:

    (1)提升小波能对信号进行多尺度分解,从而得到不同频段下的信号,
    这样可以降低各频段内的自相关函数特征的分散度,提高了FLP去噪过程的
    收敛速度。

    (2)由于提升小波自身的优点,使得整个算法的运算量较小、能够很
    容易的处理边界问题,并能够进行原位计算。

    (3)由于FLP算法自身的优点,使得整个算法具有实时性、时间延迟
    小、初始过程短等特点。

    (4)该算法将提升小波与FLP算法的优点融合在一起,解决了传统去
    噪算法无法有效去除分形噪声的问题,能有效的消除白噪声和分形噪声对光
    纤陀螺信号的影响,提高光纤陀螺的精度。

    附图说明

    图1为LWT-FLP算法去噪实现过程的示意图;

    图2为基于提升的正向小波变换流程图;

    图3为基于提升的逆向小波变换流程图。

    具体实施方式

    本发明光纤陀螺信号去噪方法的实现过程如图1所示,主要包括以下四
    个步骤:

    (1):利用提升小波对光纤陀螺信号进行多尺度分解

    如图2所示,x(n)为通过数据采集系统得到的光纤陀螺静态下的输出
    信号。从图中我们可以看出,x(n)的分解过程可以分为以下三步:

    一、分裂:将原始信号x(n)分裂为两个互不相交的子集,通常的做法
    是将一个数列分为偶数序列xe和奇数序列x0,即:

    xe(n)=x(2n),xo(n)=x(2n+1)

    二、预测:用预测算子P产生小波系数d(n),即为用xe(n)去预测
    xo(n)产生的误差,其表达式为:

    d(n)=xo(n)-P(xe(n))

    三、更新:通过算子U产生一个更好的子数据集,使之保持原有数据集
    xe(n)的一些特性。更新过程的表达式为:

    a(n)=xe(n)+U(d(n))

    通过以上三步便完成了信号的一次提升,这也相当于一次小波分解,得
    到了一次分解后的逼近系数a(n)与细节系数d(n)。重复以上三步,便能得
    到多层分解后的逼近系数及细节系数。

    (2):对分解得到的逼近系数和细节系数进行单支重构

    提升小波的重构过程与分解过程相反,首先逆更新恢复出偶数序列,然后逆
    预测恢复出奇数序列,最后将奇数序列与偶数序列交叉放置,重构出原始信
    号。在此我们只对分解后得到的单支逼近系数及细节系数进行重构,并得到
    重构后的逼近信号an与细节信号di(i=1,2,Λ,n)。

    (3):对重构后的逼近信号和细节信号逐层分别进行FLP去噪
    前向线性预测(FLP)算法的实质是利用过去N个数据预测将来的采样值。
    其中,最常用的具有一定阶数延迟结构的一步线性预测。其主要思路是把先
    前时刻输出的陀螺信号乘以相应的权重来预测当前时刻的陀螺信号,其最佳
    权重的获得需要一个迭代过程。在这个过程中,首先需要设定权重初始值为
    零,然后计算当前陀螺信号与预测值之间的差值,根据最小均方值理论最小
    化这个差值,并利用这个差值不断调整更新权重并最终获得一个稳定收敛的
    权重值。通过下式可以利用先前时刻的陀螺输出求得当前时刻陀螺信号
    x(n)的估计值:

    x ^ ( n ) = Σ p = 1 N α p x ( n - p ) = A T X ( n - 1 ) ]]>

    其中,X(n-1)={x(n-1),x(n-2),…,x(n-N)}T为先前时刻陀螺输出所组成的向量,
    x(n-p)为先前时刻的陀螺信号,αp为权重;N为阶数。其中N的阶数选取
    为影响该算法应用的重要因素,阶数越大,滤波效果越好,但是阶数过大又
    会加大滤波过程的计算另并影响滤波过程的实时性,经过多次反复试验,选
    取N=30做为本文中FLP滤波器的阶数。FLP滤波器中的步长选择遵循下面公
    式:

    μ j = β [ 1 - exp ( - b E j 2 ) ] , ]]>Ej=E[|en(n)|]

    其中μj为不同频段下的步长,j=1,2,Λ,n,Ej为第j频段内FLP绝对误差的
    均值。

    (4):对步骤(3)中得到的逐层去噪后的信号进行重构

    如图一中所示,对步骤(3)中得到的逐层去噪后的信号进行重构,重
    构方法为各层信号直接相加,相加结果即为LWT-FLP算法去噪后的光纤陀螺
    信号。

    总之,本发明将提升小波变换与FLP去噪算法的优势结合在一起,通过
    提升小波变换将光纤陀螺信号中的白噪声与分形噪声分别提取出来,再利用
    FLP算法分别对其进行去噪处理,这样便有效的去除了不同频段的噪声,得
    到了良好的去噪效果,对于提高光纤陀螺信号精度,进而提高整个惯导系统
    的精度具有重要意义。

    关于本文
    本文标题:一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪方法.pdf
    链接地址://www.4mum.com.cn/p-5878578.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.4mum.com.cn网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
  • 北京单场胜负投注 qq票秒速时时网页版 北京pk赛车官网下载 双面盘50倍 和值大小单双算法技巧 北京pk赛车分析软件 七乐彩开奖结果查询表 金鹰团队精准pk10计划 老时时20110601001 5分pk拾计划软件 彩友网官网 上海时时乐乐 手机APP彩票 pk10一天稳赚5000图片 足彩投注单打印 快三如何回血