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基于小波抗混叠单子带重构改进算法的测量信号特征提取
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  • 英文篇名:On Feature Extraction of Measurement Signal Based on Improved Anti-aliasing Single-Band Reconstruction Algorithm
  • 作者:罗烈 ; 张献州 ; 吴开岩 ; 马龙 ; 张拯
  • 英文作者:LUO Lie;ZHANG Xianzhou;WU Kaiyan;MA Long;ZHANG Zheng;Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University;State-Province Joint Engineering Laboratory of Spatial Information Technology for High-Speed Railway Safety;Chengdu Hancheng Technology Co., Ltd.;
  • 关键词:Mallat算法 ; 频率混淆 ; 单子带重构改进算法 ; 抗混叠单子带重构
  • 英文关键词:Mallat algorithm;;frequency aliasing;;improved single-band reconstruction algorithm;;anti-aliasing single-band reconstruction
  • 中文刊名:CHXG
  • 英文刊名:Journal of Geomatics
  • 机构:西南交通大学地球科学与环境工程学院;高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;成都翰诚科技有限公司;
  • 出版日期:2019-04-05
  • 出版单位:测绘地理信息
  • 年:2019
  • 期:v.44;No.200
  • 基金:长江学者和创新团队发展计划(IRT13092);; 成都市科技项目(2015-RK00-00218-ZF)
  • 语种:中文;
  • 页:CHXG201902029
  • 页数:4
  • CN:02
  • ISSN:42-1840/P
  • 分类号:120-123
摘要
针对Mallat算法固有的频率混淆特性导致单子带重构算法提取出错误特征频率信息的问题,提出了一种能够消除频率混淆和边界效应的小波抗混叠单子带重构算法。该算法在信号的分解和重构过程中使用不同的纠正滤波器对各子带信号进行处理,同时在每一次卷积后加入去暂态过程点的步骤,可以克服Mallat算法和单子带重构算法中的频率混淆,保证了重构信号与原始信号的长度一致。对仿真信号的计算结果证明了该算法的有效性,为测量信号的特征信息提取分析提供了一种有效手段。
        The frequency aliasing which rooted in the Mallat algorithm would lead to a wrong extraction of characteristic frequency in the single sub-band reconstruction algorithm, a completely anti-aliasing single sub-band reconstruction algorithm which could eliminate frequency aliasing and boundary effects is proposed in this paper. The algorithm uses different correcting filters to process each sub-band signal in the process of signal decomposition and reconstruction, at the same time, the steps of removing the transient process points are added after each convolution, which can overcome the frequency aliasing in the Mallat algorithm and the reconstruction algorithm, and the consistency of length between the reconstructed signal and the original signal is guaranteed. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm, which provides an effective method for the feature information extraction and analysis of monitoring and measurement signals.
引文
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