[发明专利]一种基于数据融合的噪声消除方法在审
| 申请号： | 201910030624.0 | 申请日： | 2019-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN109815866A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 苏婷立;杨爱蔷;金学波;孔建磊 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 戴丽伟 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于数据融合的噪声消除方法，所述方法包括：S101、在快速偏微分方程算法中，使用后向欧拉有限差分法对测量数据进行去噪处理获得第一去噪数据；S102、在自适应卡尔曼算法中，将测量数据本身、测量数据的变化率以及变化率的导数作为系统状态变量，根据惯性定律构建过程模型和观测模型，并根据所述过程模型和观测模型对测量数据进行去噪处理获得第二去噪数据；S103、将所述第一去噪数据和第二去噪数据进行加权融合后获得滤波后数据。本发明创新性地将时域的自适应卡尔曼去噪算法与频域的快速偏微分方程去噪算法进行了有效的融合，从而实现去噪精度的进一步提升。 | ||
| 搜索关键词： | 去噪 测量数据 偏微分方程 观测模型 过程模型 去噪算法 数据融合 噪声消除 变化率 自适应 系统状态变量 卡尔曼算法 创新性地 惯性定律 加权融合 差分法 导数 构建 后向 滤波 频域 时域 算法 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据融合的噪声消除方法，其特征在于，所述方法包括：S101、在快速偏微分方程算法中，使用后向欧拉有限差分法对测量数据进行去噪处理获得第一去噪数据；S102、在自适应卡尔曼算法中，将测量数据本身、测量数据的变化率以及变化率的导数作为系统状态变量，根据惯性定律构建过程模型和观测模型，并根据所述过程模型和观测模型对测量数据进行去噪处理获得第二去噪数据；S103、将所述第一去噪数据和第二去噪数据进行加权融合后获得滤波后数据。
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