基于小波阈值–卡尔曼的水田旋耕平地机倾角信号的去噪方法
2020-04-25分类号:S222.3
【部门】南京农业大学工学院 连云港双亚机械有限公司
【摘要】基于全球卫星导航系统(GNSS)的水田旋耕平地机田间试验,采集平地机在调平过程中的倾角信号,采用小波硬阈值法,获取低频信号,并实时估计倾角信号的噪声方差,作为卡尔曼滤波的修正信息,再将低频信号作为系统输入,运用卡尔曼滤波对信号进行二次修正。试验结果表明:小波硬阈值–卡尔曼融合算法的滤波效果优于单一的小波阈值法和卡尔曼滤波,倾角信号经融合算法处理后,信号的信噪比由21.704提高到39.116,均方根误差从0.035 1减小至0.012 6。倾角信号中的噪声成分明显减少,信号的精确度更高。
【关键词】水田旋耕平地机 倾角信号 小波阈值法 卡尔曼滤波 融合去噪算法
【基金】江苏省科学技术厅苏北科技专项(SZ–LYG2017009)
【所属期刊栏目】湖南农业大学学报(自然科学版)
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