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    導(dǎo)彈測試激勵信號去噪聲實現(xiàn)

    2019-05-23 07:08:00楊立安胡立峰
    艦船電子對抗 2019年2期
    關(guān)鍵詞:正弦波預(yù)處理濾波

    楊 雷,仲 超,楊立安,張 冬,胡立峰

    (1.中國空空導(dǎo)彈研究院軍事代表室,河南 洛陽 471000;2.空軍勤務(wù)學(xué)院,江蘇 徐州 221000;3.解放軍94906部隊,江蘇 蘇州 215000)

    0 引 言

    通過激勵信號激勵參數(shù)的發(fā)生是測試時常用的方法,但無論是人工觀測的數(shù)據(jù)還是由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù),都不可避免地存在“噪聲”干擾,在曲線圖形上會出現(xiàn)一些“毛刺和尖峰”。為了提高數(shù)據(jù)和信號的真實性,對數(shù)據(jù)和信號進(jìn)行平滑處理和去噪聲干擾已經(jīng)成為數(shù)據(jù)預(yù)處理這一領(lǐng)域的重要部分。

    國內(nèi)外研究學(xué)者針對去噪聲這一課題有較深入的研究,美國人David W Hosmer在其著作《Applied Logistic Regress》中提到數(shù)據(jù)挖掘,并系統(tǒng)分析了數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)挖掘方式及方法[1]。美國人Han和Micheline Kamber在其合著《Data Mining Concepts and Techniques》中提及數(shù)據(jù)歸約[2]的思想,包括維歸約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值歸約和概念分層。國內(nèi)相關(guān)學(xué)者也提出一定理解,章建國和施敏在其論文《利用高分子結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)集成的研究》中提到,建立一種新型高分子集成模式,主要依據(jù)數(shù)據(jù)間關(guān)系并類比高分子結(jié)構(gòu)式。吳新玲和毋國慶在其論文《基于數(shù)據(jù)變換的維數(shù)消減方法》中提出新的維數(shù)消減方法[3],在數(shù)據(jù)變換的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)據(jù)歸約思想,簡化數(shù)據(jù)歸約過程。

    1 總體分析

    導(dǎo)彈測試激勵信號來源于測試設(shè)備,即測試設(shè)備發(fā)出相應(yīng)信號,實現(xiàn)導(dǎo)彈部分參數(shù)的測試。激勵信號有脈沖、方波和正弦波等。對于數(shù)據(jù)預(yù)處理這一課題,激勵信號并非固定值且不重復(fù)發(fā)生,無法實現(xiàn)奇異項和異常值的剔除,因此本文所述的數(shù)據(jù)預(yù)處理只包括數(shù)據(jù)平滑處理和去噪聲干擾,具體的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如圖1所示。

    圖1 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)構(gòu)

    2 原理分析

    對于數(shù)據(jù)平滑處理而言,這里分析3種數(shù)據(jù)平滑方式:“(2n+1點)單純移動平均”平滑濾波、“加權(quán)移動平均”平滑濾波和“smooth函數(shù)”[4]去除噪聲。

    “(2n+1點)單純移動平均”平滑濾波的原理為:取出以yi為中心的前后各n個數(shù)據(jù)(yi-n,…,yi-1,yi,…,yi+n)求平均值代替yi,即:

    (1)

    這種方法的優(yōu)點是方法簡單,計算方便;缺點是方法產(chǎn)生誤差會造成信號失真,以至于前后各n個數(shù)據(jù)無法平滑。這種方法適用于變化緩慢的數(shù)據(jù)。且n越大平滑效果越好,但失真也越大,因此要注意把握失真度[5]與n之間的關(guān)系。

    通常采用“五點二次平滑”[6](n=5,k=-2,-1,0,1,2),五點二次平滑權(quán)重系數(shù)如表1所示,五點二次平滑處理如下所示:

    (2)

    表1 五點二次平滑權(quán)重系數(shù)表

    根據(jù)五點二次平滑處理以及五點二次平滑權(quán)重系數(shù)表可求得:

    (3)

    “smooth函數(shù)”去除噪聲主要利用MatLab中“smooth函數(shù)”進(jìn)行噪聲去除,其調(diào)用格式為Z=smooth(Y,span,method)。其中Z代表噪聲去除后的數(shù)值;Y代表被去除的數(shù)值;span代表平滑點數(shù),缺省為5點;method 代表去除方法,缺省為移動平滑,還有以下缺省方式:單純移動平均,線性加權(quán)平滑,二次加權(quán)平滑,Robust Lowess;Robust Loess。

    3 仿真分析

    3.1 “(2n+1點)單純移動平均”平滑濾波仿真

    此種去噪聲方法主要針對脈沖和方波信號,如第2節(jié)所述,n越大平滑效果越好,但失真也越大。因此為減小失真度,一般取n=9,即采用 “9點單純移動平均”平滑濾波,運行程序后,得出如圖2所示的“9點單純移動平均”平滑濾波結(jié)果。

    圖2 “9點單純移動平均”平滑濾波結(jié)果

    如圖2所示,對脈沖進(jìn)行平滑濾波,含噪聲的脈沖除中央峰值外,還具備多個其他峰值,進(jìn)行平滑濾波后,峰值點的個數(shù)明顯減少,且中央峰值產(chǎn)生的時刻與原脈沖保持一致,在一定程度上既降低了噪聲影響,又降低了失真度。

    3.2 “加權(quán)移動平均”平滑濾波仿真

    此種去噪聲方法主要針對正弦波信號,即對加入噪聲的正弦波進(jìn)行濾波。運行程序后,得出如圖3所示的“加權(quán)移動平均”平滑濾波仿真結(jié)果。

    圖3 “加權(quán)移動平均”平滑濾波仿真結(jié)果

    如圖3所示,對正弦波進(jìn)行平滑濾波,含噪聲的正弦波雖具備基礎(chǔ)波形,但相鄰時刻之間誤差較大,進(jìn)行平滑濾波后,相鄰時刻之間誤差明顯減小,且波形基本與原波形保持一致,在一定程度上滿足去噪聲的要求。

    3.3 “smooth函數(shù)”去除噪聲仿真

    smooth函數(shù)為MatLab自帶的平滑函數(shù),其執(zhí)行時有一定的優(yōu)勢,即內(nèi)部集成化和平滑效果好。smooth函數(shù)本身集成了3.1節(jié)和3.2節(jié)的相關(guān)內(nèi)容,即可以實現(xiàn)多種信號的去噪聲處理。這里為了直觀顯示,進(jìn)行了比對仿真,分別取n為3和9,進(jìn)行一次和二次加權(quán)平滑[7],仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

    圖4 一次加權(quán)平滑

    圖5 二次加權(quán)平滑

    4 結(jié)束語

    本文通過對導(dǎo)彈測試機(jī)理的分析,依據(jù)現(xiàn)階段研究情況,參考部分文獻(xiàn),針對不同類型的激勵信號提出不同的去噪聲方法,并證明所提出方法的可行性,能滿足我軍在導(dǎo)彈測試方面上的需要且完善測試過程。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新,未來在去噪聲方面還會融入更多高新技術(shù),迎合自動化、一體化的發(fā)展方向。

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