汽車駕駛性評價中小波去噪分解層數的確定
劉海江; 張欣; 李敏 同濟大學機械與能源工程學院; 上海201804
關鍵詞：聲學 汽車駕駛性評價 小波去噪 信息熵法 多指標融合
摘要：在汽車駕駛性評價試驗過程中所采集的信號內通常混有諸多噪聲信號,一般運用小波變換進行去噪,然而若小波去噪分解層數選擇不當,則會影響去噪效果,從而影響駕駛性評價的準確性。針對此問題,提出了一種通過信息熵法融合所采集的汽車駕駛性數據的均方根誤差、信噪比以及平滑度等多指標來選擇小波分解最佳層數的方法,從而取得較佳的去噪效果。現對所采集的某一換擋工況下汽車振動加速度數據運用上述方法進行去噪,結果表明,基于此多指標融合的小波去噪方法在很好濾除初始信號中噪聲的同時,能夠有效保留數據中的有用成分,譬如駕駛過程中的沖擊及振動等,從而保證了后續汽車駕駛性評價過程中所提取的指標的準確性。
噪聲與振動控制雜志要求:
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