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Abstract: 噪声干扰是影响传感系统稳定性和数据准确性的关键瓶颈,现有的抑制策略无法同时降低固有系统噪声和外部环境噪声。为了解决这个问题,本文提出了一种基于改进椭圆拟合算法(AEFA)和自适应连续变分模分解(ASVMD)的复合去噪方法。对于与干涉信号中直流(DC)、交流(AC)分量紧密耦合的系统噪声,AEFA 通过消除上述分量实现有效抑制。主要存在于解调相位信号中的环境噪声分量可以通过SVMD技术自适应地提取。为了自动获得最优分解结果,引入置换熵(PE)准则来优化分解参数。相关系数(CC)用于区分分解结果中的有效分量和噪声分量。实验结果表明,AEFA和ASVMD相结合的算法有效地抑制了系统和环境噪声。在处理50 Hz振动信号时,所提出的方案实现了17.81 dB的降噪和35.14 μrad/√Hz的相位分辨率。鉴于其出色的噪声抑制性能,该方案在高性能干涉传感系统中具有巨大的应用潜力。
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