[1]钱颖雪 左洪福 李耀华.小波与傅里叶变换耦合的静电监测信号去噪法[J].计算机技术与发展,2009,(07):1-3.
　QIAN Ying-xue,ZUO Hong-fu,LI Yao-hua.Static Monitoring Signal De- noising by Wavelet and FFT[J].,2009,(07):1-3.
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小波与傅里叶变换耦合的静电监测信号去噪法()

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年07期
页码:
1-3
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Static Monitoring Signal De- noising by Wavelet and FFT
文章编号:
1673-629X（2009）07-0001-03
作者:
钱颖雪 左洪福 李耀华
南京航空航天大学民航学院
Author(s):
QIAN Ying-xue;  ZUO Hong-fu;  LI Yao-hua
College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
关键词:
航空发动机; 静电监测; 降噪; 小波变换; 信噪比
Keywords:
aircraft engine;  static monitoring;  de - noise;  wavelet transform;  SNR
分类号:
TN911.7
文献标志码:
A
摘要:
针对航空发动机气路静电监测信号微弱、背景噪声大、信噪比低、信号特征难以提取的问题，根据傅里叶变换和小波阈值降噪理论，提出了小波分解与傅里叶变换耦合的滤波法，并与常规的陷波器消噪法、小波阈值消噪法进行了对比研究。模拟实验结果显示小波分解与傅里叶变换耦合法的滤波效果明显优于其他两种方法，将该方法用于发动机气路模拟实验采集的监测信号处理，结果表明：小波分解与傅里叶变换耦合的滤波法适合对航空发动机模拟气路静电监测信号做滤波处理，可以用来提取异常信号发生的位置
Abstract:
Aero- engine gas path monitoring signal was characteristic in weak amplitude, strong noise, low SNR and was difficult to extract. In order to solve these problems, wavelet transform and FFT filter was constructed and compared with conventional methods lik

相似文献/References:

[1]廖雪超,陈海力,钟实.基于DCNN-Informer的航空发动机寿命预测方法[J].计算机技术与发展,2025,(05):76.[doi:10.20165/j.cnki.ISSN1673-629X.2024.0395]
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备注/Memo

备注/Memo:
国家“863”计划（2006AA04Z427）;国家自然基金委员会与中国民用航空总局联合资助项目（60672164）钱颖雪（1984-），女，江苏无锡人，硕士研究生，从事航空发动机状态监测技术研究；左洪福，教授，博士生导师，研究方向为可靠性工程、维修理论、故障诊断与监控等。
更新日期/Last Update: 1900-01-01