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摘要:
通过泄漏检测模型试验分析测量信号中的噪声来源,在对比研究传统小波去噪、改进神经网络去噪、最小二乘拟合去噪等方法在实测数据中去噪效果的基础上,借鉴神经网络反向传播学习算法的思路,提出了信号预滤波结合阈值自学习小波去噪的综合滤波方法.该方法通过对恒定状态下带噪压力信号阈值自学习使得重构信号与期望输出均方误差最小来获得单一工况下的最佳去噪阈值,再将此阈值用于同一工况下整个时间段的去噪,这样根据不同工况下得到的最佳阈值可以获得最优输出.数值计算结果比较表明该方法对噪声的抑制作用明显,比传统小波去噪、改进神经网络去噪等方法效果更好.
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文献信息
篇名 泄漏检测信号滤波技术比较
来源期刊 水利水电科技进展 学科 工学
关键词 管道泄漏检测 输水管道 压力信号 滤波 小波去噪 神经网络
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 第三届全国水力学与水利信息学学术大会论文选登
研究方向 页码范围 94-98
页数 5页 分类号 TN911.4
字数 3676字 语种 中文
DOI 10.3880/j.issn.1006-7647.2007.06.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨开林 中国水利水电科学研究院水力学所 105 1030 16.0 27.0
2 郭新蕾 中国水利水电科学研究院水力学所 60 358 10.0 14.0
3 郭永鑫 中国水利水电科学研究院水力学所 45 312 9.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
管道泄漏检测
输水管道
压力信号
滤波
小波去噪
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利水电科技进展
双月刊
1006-7647
32-1439/TV
大16开
南京西康路1号河海大学内
28-244
1981
chi
出版文献量(篇)
2984
总下载数(次)
4
总被引数(次)
30830
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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