车载微加速度计信号的小波去噪技术研究

　　MEMS 加速度计在车辆振动测试、车载导航和轨迹重现中是重要的敏感元件, 但是由于车载环境和MEMS 元件的特点, 加速度计信号常常受到严重的干扰, 致使难以得到预计的分析结果, 必须对其进行去噪处理.

　　车载环境下加速度计的干扰信号来源多样且为非平稳信号, 在实际工程中经常用到的低通滤波器对此类信号的处理却无能为力. 而其他几种方法如: 最优估计、自适应滤波方法和短时Fourier变换等, 却常常需要信号的先验知识或者有种种限制条件而使其去噪的效果受限[ 1] . 相比之下, 小波分析可以提供与频率相独立的被分析信号的尺度信息, 从而突破了这些局限, 这给信号分析带来很大方便[ 2] .

　　本文分析了车载MEMS 加速度计输出信号的特点, 对不同小波基的去噪效果进行对比, 并对实际采集到的车辆加速度计输出信号进行了去噪处理.通过与传统的低通滤波器的去噪效果进行对比证明采用小波处理方法对车载MEMS 加速度计输出信号进行处理可以取得较好的效果.

　　1 车载微机械加速度计信号特点

　　实验室及车载环境下该加速度计输出信号分别如图1 所示, 图2 分别为匀速行驶和怠速时的加速度计输出信号的功率谱密度.

　　由此两种曲线可以看出, 由于车载环境的影响使得加速度计输出信号噪声强度增大了10 倍左右,同时有用的加速度信号被淹没在噪声中而无法识别出其详细变化趋势等信息. 通过频谱分析, 车载环境中微机械加速度计的输出信号可以看成是一低频信号和高频噪声的迭加, 行驶时加速度信号的主要能量成分在25 Hz 附近及0~ 5 Hz 区间, 且25Hz 信号能量占了很大成分, 同时, 怠速时该25 Hz 信号仍然存在. 这说明, 此处25 H z 信号其主要来源为发动机噪声, 这与参考文献中结论相同[ 3-4] .

　　2 小波去噪

　　小波分析具有多分辨率分析的特点, 而且在时频域都有表征信号局部特征的能力, 适合探测正常信号中夹带的瞬间反常现象并显示其成分. 其滤波的原理在于: 信号经过小波变换后, 可以认为有信号产生的小波系数包含有信号的重要信息, 其幅值较大; 通过选取合适的去噪法则保留由信号产生的小波系数而对噪声产生的信号系数进行置零或收缩;然后进行小波逆变换, 得到滤波后的重构信号[ 5] .

　　小波基函数的选择可以由待处理信号的统计特性来决定, 理想的小波基应该具有的性质为: 线性相位,以减少或消除重构信号在边缘处的失真; 尺度的选择必须使小波变换有意义, 即小波基的最高频率应小于信号采样频率的一半; 另一方面, 小波采样点数应小于信号采样点数[ 6] ; 紧支集特性, 支集越短, 小波变换的计算复杂度越低, 越有利于快速实现; 消逝矩特性, 决定了变换后能量集中在中低频分量的程度[ 7] .