斜拉索聲振信號(hào)的稀疏表示研究與應(yīng)用.pdf

1、利用各種傳感器對(duì)大橋運(yùn)營(yíng)狀態(tài)下的各項(xiàng)力學(xué)響應(yīng)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是重要橋梁上普遍采用的技術(shù)。而在實(shí)際的的監(jiān)測(cè)環(huán)境下，利用傳感器及信號(hào)采集設(shè)備所獲得的信號(hào)中無(wú)例外地存在或多或少的干擾信號(hào)或噪聲。在信號(hào)受干擾或污染較嚴(yán)重的情況下，對(duì)于監(jiān)測(cè)結(jié)果存的誤判的可能。信號(hào)的去噪處理因此成為信號(hào)處理中重要的步驟之一。
　　不同于傳統(tǒng)的線性濾波、小波去噪等方法，基于稀疏分解的去噪方法可以取得更好的結(jié)果，這是由于稀疏表示能更好的反映信號(hào)的物理特征。由于有

2、用信號(hào)與噪聲信號(hào)在物理特征上的差異是明顯的，這種分解方法故能有效地實(shí)現(xiàn)信號(hào)與噪聲成份的分離。稀疏分解去噪的理論依據(jù)是有用信號(hào)本身能在適當(dāng)?shù)淖值渖舷∈璞硎?，而噪聲在字典上的展開(kāi)是不稀疏的，這樣，通過(guò)對(duì)含噪信號(hào)的稀疏表示或分解進(jìn)而復(fù)原即可實(shí)現(xiàn)去噪目的。利用拉索聲振信號(hào)具有其特定的結(jié)構(gòu)、符合 AR模型的特點(diǎn)，通過(guò)將 AR模型與稀疏分解去噪方法結(jié)合，提出了改進(jìn)的冗余字典方法，可明顯改善聲振信號(hào)稀疏分解去噪的效果。在本文的工作中，利用拉索聲振信號(hào)