摘要
为解决多尺度小波算法在锂电池膜厚传感器测量前需确定C型机构的固有频率和扫描振动频率的不足,采用基于原子序列模板匹配的快速稀疏信号处理去噪方法。该方法不需先验知识,在不同扫描模式下通过稀疏分解迭代训练膜厚数据并构建原子序列模板库,对于不同扫描模式下的膜厚数据选取模板库中匹配的原子序列进行稀疏迭代去噪。实验结果表明:原子模板匹配算法具有较好的去噪性能,其运算速度高于传统稀疏算法57倍。
The inherent frequency and scanning vibration frequency of C-dynamic scanning system of laser sensors are acquired for lithium batteries＇ film thickness de-noising based on multiresolution wavelet algorithm. For this reason, fast de-noising based on atomic sequence template is present. Firstly, under various modes of scanning, the best atomic sequence template is built by sparse decomposition. Secondly, at the given mode, film thickness data are matched with the best atomic sequence of de-nosing. Experimental results show that templatematching pursuit （MP） algorithm is effective and the algorithm speed is higher than MP 57 times.
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2014年第1期28-32,共5页
China Measurement & Test
基金
江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20130245)
常州市科技计划项目(CE20120071)
常州市高新区科技发展计划项目(XE120121408)
常州市光电子材料与器件重点实验室项目(20130694)
关键词
信号处理
去噪
原子模板匹配
锂电池膜厚
signal processing
de-noising
atomic template-matching
film thickness of lithium battery
作者简介
陈功（1979-），男，江苏常州市人，讲师，博士，主要从事信号与信息处理的研究。
