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基于K-SVD字典学习的超声流量计回波信号处理方法研究
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作者 潘宁致 李跃忠 陈佳怡 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期195-202,共8页
针对时差法气体超声流量计回波信号易受电路噪声、声学噪声以及环境噪声等外界不可避免的影响,导致回波信号的起点段信号扭曲、信噪比低,而难以精确确定回波信号到达时间点的问题,提出基于K-SVD字典学习降噪的回波信号到达时间点的精确... 针对时差法气体超声流量计回波信号易受电路噪声、声学噪声以及环境噪声等外界不可避免的影响,导致回波信号的起点段信号扭曲、信噪比低,而难以精确确定回波信号到达时间点的问题,提出基于K-SVD字典学习降噪的回波信号到达时间点的精确定位方法,从而提高超声流量计的检测准确度。通过OMP算法将提取到的多组回波信号数据构造成的矩阵进行稀疏表示,再使用SVD完成字典的迭代更新,并通过控制变量法对字典大小和稀疏度两个参数进行优化,训练得到能够自适应提取回波信号特征的最佳字典学习模型,形成完备字典,从而重构回波信号,达到消除信号起始时间段因噪声干扰而导致波形扭曲的目的。在临界流文丘利喷嘴法气体流量标准装置上进行的标定实验结果表明,未处理的回波信号直接使用阈值法定位到达时间点后计算得到的最终流量误差较大,而使用基于K-SVD字典学习降噪处理回波信号后能有效提高定位到达时间点的准确度,从而得到更加准确的流量信息,其中流量的高区示值误差由1.32%降至1.02%,重复度由0.154%降至0.054%;流量的低区示值误差由3.69%降至1.46%,重复度由1.152%降至0.126%,优化后的测量结果达到国家1.0级精度指标要求。 展开更多
关键词 时差法气体超声流量计 回波信号 字典学习 降噪 到达时间点定位
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