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时间:2020-07-25
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1、报告人:陈野同组成员:谢胜龙机械学院小波去噪在主轴回转误差运动测量中的应用2021年8月7日2拟解决的问题3方法和工具4结论1主轴回转误差运动的测量1.主轴回转误差运动的测量1.主轴回转误差运动的测量1.主轴回转误差运动的测量轴颈的圆度误差轴承的缺陷和间隙主轴受力变形挠曲主轴支承的两端对轴颈中心线不垂直影响:1.零件的加工精度2.表面粗糙度1.主轴回转误差运动的测量编码器主轴测试球位移传感器X位移传感器Y传感器支架1.主轴回转误差运动的测量CE'D'A'AEFDBθθΔX(θ)ΔY(θ)X敏感方向Y1.主轴回转误差运动的测量
2、主轴光电索引传感器测试球电容位移传感器传感器支架1.测量实际转速2.确定每一圈的起始点2.拟解决的问题…?…2.拟解决的问题预计的数据处理流程:滤波去噪去除趋势项二值化3.方法和工具小波变换的定义:小波变换(wavelettransform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。3.方法和工具小波变换的特点:小波变换是将时间信号展开为小波函数族的线性叠加,小波变换的核函数是
3、小波函数,它在时间和频率域内都是局部化的。所以,小波变换可对信号同时在时-频域内进行联合分析。在去噪方面,小波分析由于能同时在时-频域中对信号进行分析,具有多分辨分析的功能,所以在不同的分解层上有效的区分信号的突变部分和噪声,从而实现信号的去噪。3.方法和工具小波分析去噪的原理:有用信号通常表现为低频信号或是相对比较平稳。而噪声信号通常表现为高频信号。利用小波对含噪声的原始信号分解后,含噪部分主要集中在高频小波系数中,并且,包含有用信号的小波系数幅值较大,但数目少;而噪声对应的小波系数幅值小,数目较多。基于上述特点,可以通过
4、不同的阈值标准的选取来对小波系数进行处理。常用的阈值标准有硬阈值(即对较小的小波系数置为0,较大的保留或削弱)、软阈值和自适应阈值,然后对信号重构即可达到去噪的目的。…3.方法和工具小波分解示意图:cD3cD2cA3cA2scA1cD1小波分解的结构示意图小波分解系数示意图…3.方法和工具原始信号预处理确定分解层数小波变换多尺度分解各尺度小波系数去噪确定阈值标准小波逆变换重构信号去噪后的信号小波去噪的流程图:3.方法和工具小波去噪处理(db3,4level,硬阈值处理):3.方法和工具db3小波,不同层数进行对比:2leve
5、l3level4level5level3.方法和工具不同小波的选取进行对比:(Haar小波)2level3level4level5level3.方法和工具不同小波的选取进行对比:(db2小波)2level3level4level5level3.方法和工具不同小波的选取进行对比:(sym3小波)2level3level4level5level3.方法和工具不同小波的选取进行对比:(bior3.1小波)3level4level5level6level3.方法和工具不同小波的选取进行对比:(coif1小波)2level3level
6、4level5level3.方法和工具不同小波的选取进行对比:(dmey小波)2level3level4level5level3.方法和工具3阶巴特沃斯3阶切比雪夫Ⅰ型3阶切比雪夫Ⅱ型其它的滤波器处理效果:IIRFilters3.方法和工具其它的滤波器处理效果:FFT低通滤波器3.方法和工具4.结论小波去噪中小波函数的选择不唯一,不同的小波函数可以到同样的效果;对于某些信号的处理,分解层数并不是越多越好;对于平稳信号的滤波去噪,只要参数选择合适,小波分析的去噪和传统的滤波器都可以达到很好的效果。谢谢
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