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基于小波分析的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)信號(hào)預(yù)處理和去噪研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-01 17:11
  在土木工程建設(shè)、運(yùn)營(yíng)和監(jiān)測(cè)等過(guò)程中,對(duì)相關(guān)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和去噪是獲取土木工程結(jié)構(gòu)相應(yīng)信息的關(guān)鍵技術(shù)。本文以空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)動(dòng)力測(cè)試信號(hào)為基礎(chǔ)對(duì)其進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和去噪的相關(guān)研究。制作足尺14m跨度空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)?zāi)P?利用ANSYS求解其模態(tài)振型,根據(jù)模態(tài)振型進(jìn)行加速度傳感器布置設(shè)置,并利用實(shí)測(cè)的MAC值對(duì)傳感器布置情況進(jìn)行評(píng)價(jià),說(shuō)明傳感器布置的合理性。布置的傳感器可以較為準(zhǔn)確的測(cè)量前四階模態(tài)振型。對(duì)試驗(yàn)加速度信號(hào)進(jìn)行了加噪處理,分別研究母小波(Haar、Daubechies、SymN、CoifN和BiorN小波);軟、硬閾值;閾值估計(jì)(HeurSure、Rigrsure和Minimax閾值估計(jì));小波分解層數(shù)對(duì)信號(hào)降噪的影響。通過(guò)參數(shù)研究可知,CoifN小波族滿足要求的母小波最多,Sym8小波最適合用于本實(shí)驗(yàn)信號(hào)降噪;軟閾值函數(shù)更適合本實(shí)驗(yàn)信號(hào)降噪;Minimaxi與RigrSure閾值法去噪效果差,HeurSure閾值方法適合本實(shí)驗(yàn)信號(hào)降噪;2層分解降噪效果最差,其余層數(shù)較好,最優(yōu)降噪層數(shù)為5層分解。通過(guò)上述研究分析,使得網(wǎng)架結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)采集到了完備的模態(tài)振型,并獲得了去噪后較為真實(shí)的結(jié)構(gòu)響... 

【文章來(lái)源】:南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于小波分析的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)信號(hào)預(yù)處理和去噪研究


Haar小波函數(shù)圖

小波函數(shù),小波,雙正交性,函數(shù)系


16圖 2.4 db2 小波函數(shù)圖 圖 2.5 db10 小波函數(shù)圖2.4.3 雙正交小波 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系這種小波具有良好的緊支撐雙正交性和對(duì)稱性。Biorthogonal 函數(shù)系通常表現(xiàn)為 biorNr.Nd 具體如下:Nr=1 Nd=1,3,5Nr=2 Nd=2,17,6,8Nr=3 Nd=1,3,5,7,9Nr=17 Nd=17Nr=5 Nd=15Nr=6 Nd=8

小波函數(shù),小波,雙正交性,函數(shù)系


16圖 2.4 db2 小波函數(shù)圖 圖 2.5 db10 小波函數(shù)圖2.4.3 雙正交小波 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系這種小波具有良好的緊支撐雙正交性和對(duì)稱性。Biorthogonal 函數(shù)系通常表現(xiàn)為 biorNr.Nd 具體如下:Nr=1 Nd=1,3,5Nr=2 Nd=2,17,6,8Nr=3 Nd=1,3,5,7,9Nr=17 Nd=17Nr=5 Nd=15Nr=6 Nd=8

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于小波變換與傅里葉變換對(duì)比分析及其在信號(hào)去噪中的應(yīng)用[J]. 申莎莎.  山西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[2]基于MEEMD小波軟閾值函數(shù)的去噪方法[J]. 李薇,白艷萍.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2018(05)
[3]一種改進(jìn)的小波閾值去噪方法[J]. 張振鳳,威歡,譚博文.  光通信研究. 2018(02)
[4]一種改進(jìn)小波閾值去噪方法的研究[J]. 王旭,王昶.  大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué). 2017(10)
[5]離散傅里葉變換與離散小波變換在信號(hào)分析中的比較[J]. 覃丹嬋.  廣東技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2014(07)
[6]基于小波變換的信號(hào)去噪研究[J]. 羅方.  科技風(fēng). 2012(16)
[7]邊緣檢測(cè)中局部區(qū)域的動(dòng)態(tài)閾值選取方法[J]. 王佳,李波,徐其志.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(02)
[8]小波閾值降噪模型在紅外光譜信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[J]. 吳桂芳,何勇.  光譜學(xué)與光譜分析. 2009(12)
[9]小波變換在信號(hào)降噪中的應(yīng)用及MATLAB實(shí)現(xiàn)[J]. 朱來(lái)東,廉小親,江遠(yuǎn)志.  北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(02)
[10]2維最大類間平均離差閾值選取快速遞推算法[J]. 吳一全,潘喆.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2009(03)

博士論文
[1]基于小波理論的去噪方法及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D]. 肖倩.東北大學(xué) 2011
[2]基于小波分析的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究[D]. 郭健.浙江大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于閾值函數(shù)和閾值的小波去噪方法研究[D]. 王永凱.燕山大學(xué) 2017
[2]基于改進(jìn)閾值函數(shù)的小波去噪及其優(yōu)化研究[D]. 盧廣森.昆明理工大學(xué) 2017
[3]基于隨機(jī)振動(dòng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[D]. 董詩(shī)遠(yuǎn).北京建筑大學(xué) 2016
[4]基于模態(tài)參數(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[D]. 戴斌.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2016
[5]網(wǎng)架結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別小波分析降噪方法研究[D]. 周昕許.武漢理工大學(xué) 2015
[6]小波降噪在結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的應(yīng)用[D]. 陳僑.華中科技大學(xué) 2015
[7]結(jié)構(gòu)應(yīng)變模態(tài)參數(shù)識(shí)別及損傷識(shí)別研究[D]. 芮棽.東南大學(xué) 2015
[8]基于信號(hào)匹配和最優(yōu)分解層的小波去噪方法研究[D]. 佘鵬果.揚(yáng)州大學(xué) 2014
[9]小波分析在信號(hào)去噪的應(yīng)用研究[D]. 王寶.福州大學(xué) 2013
[10]空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別與損傷識(shí)別的研究[D]. 李晶.蘭州理工大學(xué) 2011



本文編號(hào):3470480

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