發(fā)布時間：2017-04-27 19:03

  本文關(guān)鍵詞：基于EMD-TFPF結(jié)合Teager能量算子的超聲紅外電子白板定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：超聲紅外電子白板通過測量超聲到達時間(TOA)來實現(xiàn)定位,可實現(xiàn)隨意書寫、標注、存儲和遠程交互等眾多功能。它除了在教育,還在會議、展覽和培訓等眾多領(lǐng)域,得到廣泛應用。在使用環(huán)境中,因存在大量的聲、光和電磁等干擾,接收的超聲信號受到一定程度的損壞,影響電子白板的定位精度。目前常用的硬件閾值和軟件去噪方法,存在無法消除自身引入的干擾、檢測誤差和對非平穩(wěn)信號去噪效果不理想的問題。本文根據(jù)超聲信號波形穩(wěn)定可靠的特征點——一個超聲波形只有一個最大峰值,將判斷出的最大峰值對應時間,作為超聲時延。因此提出了基于EMD-TFPF結(jié)合Teager能量算子精確地提取超聲時延的算法,來實現(xiàn)定位。該算法從波形特征角度出發(fā),提高了算法抵抗噪聲的能力和對環(huán)境的適用性。首先需要從含噪超聲中盡可能完好地提取超聲信號,又因含噪超聲是非平穩(wěn)信號,本文采用經(jīng)經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)優(yōu)化后的時頻峰值濾波算法(TFPF)對它進行去噪,一定程度上克服了EMD自身模態(tài)混疊的缺陷和TFPF算法中窗長選擇的矛盾。與常用的時頻分析方法(如短時傅里葉變換和小波變換等)處理非平穩(wěn)信號存在時頻窗口固定的缺點相比,經(jīng)EMD-TFPF算法去噪后的超聲在信號保真和噪聲壓制方面取得更好的平衡。其次需要判斷去噪后超聲波形的最大峰值,本文采用比時域及頻譜能量提取效果更好的的Teager能量算子(TEO)來提取波形的瞬時能量(即波形峰值),然后判斷出超聲波形的最大峰值,并將最大峰值對應的時間作為超聲信號的時延。與利用模擬電路提取信號時延相比,該方法易于實現(xiàn),更加穩(wěn)定,不受硬件電路自身條件限制。本文通過實驗仿真證明,該算法在超聲紅外電子白板中的定位方面行之有效,為超聲去噪和基于超聲定位的汽車自動導航等其他領(lǐng)域應用提供新思路。
【關(guān)鍵詞】：電子白板 超聲紅外定位 EMD-TFPF算法 Teager能量算子
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB559
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點13-15
• 第二章 系統(tǒng)總體方案設計15-25
• 2.1 系統(tǒng)框架15-17
• 2.2 超聲紅外時延簡介17-21
• 2.2.1 干擾信號及超聲波形分析17-20
• 2.2.2 時延定位原理20-21
• 2.3 定位算法整體框架21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 EMD-TFPF算法在超聲去噪中的研究25-51
• 3.1 時頻峰值濾波算法(TFPF)25-36
• 3.1.1 基本概念25-28
• 3.1.2 時頻峰值濾波算法28-30
• 3.1.3 時頻峰值濾波無偏估計條件30-33
• 3.1.4 基于TFPF算法在超聲去噪中的應用33-36
• 3.2 經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)36-47
• 3.2.1 基本概念36-39
• 3.2.2 EMD分解算法39-42
• 3.2.3 基于EMD分解在超聲去噪中的應用42-47
• 3.3 EMD分解優(yōu)化的TFPF算法在超聲去噪中的應用47-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 第四章 Teager能量算子在超聲定位中的研究51-58
• 4.1 Teager能量算子51-53
• 4.2 EMD-TFPF與Teager能量算子結(jié)合的定位判斷53-57
• 4.2.1 去噪的必要性53-54
• 4.2.2 實驗結(jié)果與分析54-57
• 4.3 本章小結(jié)57-58
• 總結(jié)與展望58-59
• 參考文獻59-64
• 致謝64

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本文編號：331213