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公开(公告)号：CN109359506A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810970779.8
申请日：2018-08-24
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 一种基于小波变换的心磁信号降噪方法，包括如下步骤：选择一个与含噪信号波形相似的小波函数，确定分解层数，进行小波变换得到低频系数和高频系数；对每层高频系数进行阈值处理，得到新的高频系数；利用第一层低频系数和新的高频系数进行小波重构，得到估计信号；选取与信号波形相似的其他小波函数，重复以上步骤；将降噪效果较好的信号数据相加求平均，作为干净的信号数据，对其添加不同大小的模拟噪声，分别用降噪效果较好的小波函数进行处理，求得相应的信噪比，比较得最优小波函数；选择最优小波函数，改变分解层数，对干净的信号添加不同大小的模拟噪声，求出信噪比，比较得最佳分解层数。由此得出最适合含噪心磁信号的小波阈值去噪参数。
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公开(公告)号：CN109359506B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810970779.8
申请日：2018-08-24
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 一种基于小波变换的心磁信号降噪方法，包括如下步骤：选择一个与含噪信号波形相似的小波函数，确定分解层数，进行小波变换得到低频系数和高频系数；对每层高频系数进行阈值处理，得到新的高频系数；利用第一层低频系数和新的高频系数进行小波重构，得到估计信号；选取与信号波形相似的其他小波函数，重复以上步骤；将降噪效果较好的信号数据相加求平均，作为干净的信号数据，对其添加不同大小的模拟噪声，分别用降噪效果较好的小波函数进行处理，求得相应的信噪比，比较得最优小波函数；选择最优小波函数，改变分解层数，对干净的信号添加不同大小的模拟噪声，求出信噪比，比较得最佳分解层数。由此得出最适合含噪心磁信号的小波阈值去噪参数。
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公开(公告)号：CN110417378B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910499629.8
申请日：2019-06-11
申请人： 浙江工业大学
摘要： 基于冷原子干涉型重力仪的重力值估计方法，包括：包括设置初始值，计算sigma点，估计状态向量一步预测值及误差协方差平方根矩阵，估计量测噪声统计特性，估计量测向量一步预测值及误差协方差平方根矩阵和互协方差矩阵，计算卡尔曼增益矩阵，得到状态向量估计值和相应的估计误差方差阵。原子重力仪通过产生并拟合干涉条纹得到相位值，从而得到重力加速度。余弦拟合原理为最小二乘法，没有考虑观测数据以及噪声的统计特性，因此直接由余弦拟合得到的重力加速度可能存在偏差。本发明将自适应平方根无迹卡尔曼滤波方法引入到重力值估计中，可以考虑到观测数据和噪声的统计特性，从而估计出更准确的重力加速度。
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公开(公告)号：CN110417378A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910499629.8
申请日：2019-06-11
申请人： 浙江工业大学
摘要： 基于冷原子干涉型重力仪的重力值估计方法，包括：包括设置初始值，计算sigma点，估计状态向量一步预测值及误差协方差平方根矩阵，估计量测噪声统计特性，估计量测向量一步预测值及误差协方差平方根矩阵和互协方差矩阵，计算卡尔曼增益矩阵，得到状态向量估计值和相应的估计误差方差阵。原子重力仪通过产生并拟合干涉条纹得到相位值，从而得到重力加速度。余弦拟合原理为最小二乘法，没有考虑观测数据以及噪声的统计特性，因此直接由余弦拟合得到的重力加速度可能存在偏差。本发明将自适应平方根无迹卡尔曼滤波方法引入到重力值估计中，可以考虑到观测数据和噪声的统计特性，从而估计出更准确的重力加速度。
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