基于稀疏分解的鐵路信號(hào)去噪算法研究.pdf

1、隨著鐵路技術(shù)的高速發(fā)展，通過(guò)道岔振動(dòng)信號(hào)實(shí)時(shí)了解道岔的傷損狀態(tài)和正確檢測(cè)軌道移頻信號(hào)參數(shù)成為了列車(chē)安全運(yùn)行的重要保證?，F(xiàn)場(chǎng)采集時(shí)，道岔振動(dòng)信號(hào)和軌道移頻信號(hào)可能會(huì)混有噪聲，嚴(yán)重干擾道岔的傷損識(shí)別和軌道移頻信號(hào)的檢測(cè)。因此，對(duì)上述兩種信號(hào)進(jìn)行去噪是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)的去噪算法并不能獲得令人滿意的去噪效果。對(duì)此，本文根據(jù)稀疏分解強(qiáng)抗噪性的特點(diǎn)，將其應(yīng)用于道岔振動(dòng)信號(hào)和軌道移頻信號(hào)的去噪，并利用稀疏分解對(duì)低信噪比下軌道移頻信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。

2、本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　首先，針對(duì)高速道岔振動(dòng)信號(hào)的結(jié)構(gòu)特征不明顯的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種Gabor過(guò)完備原子庫(kù)，提出了基于粒子群改進(jìn)算法(IPSO)優(yōu)化的稀疏分解道岔振動(dòng)信號(hào)去噪算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明:該算法能夠有效的去除道岔振動(dòng)信號(hào)中的噪聲，具有比EMD小波閾值算法、小波閾值算法及Fastica算法更好的去噪性能。
　　然后，針對(duì)軌道移頻信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種余弦過(guò)完備原子庫(kù)，將粗細(xì)二階段與稀疏分解相結(jié)合，提出了基于稀疏分解的軌