在系统识别/反卷积之前,有哪些合适的方法可以从测量数据中去除低频线路噪声?

信息处理 噪音 系统识别 反卷积
2022-01-25 11:51:26

我正在通过用仪表冲击锤敲击实验模型并测量应变响应来执行系统识别。

记录信号的时基为 5 微秒,锤击脉冲宽度通常约为 200 微秒。数据在击锤之前记录 20 毫秒,之后记录 60 毫秒。

此处提供了记录数据的示例此处提供了预触发应变信号的特写

在锤击之前,应变信号不为零,同时存在低频和高频噪声。低频噪声是最受关注的,因为它会影响我随后计算的系统脉冲响应函数的质量。

不幸的是,在完成测试时,我没有在每次锤击之前记录零参考。因此我的问题是:

1) 鉴于应变响应也是低频的,有哪些方法可以从整个信号中去除低频线路噪声。

2)是否可以使用前 20 毫秒来构建更长的零参考信号,然后我可以从记录的数据中减去该信号?如果是这样,怎么做?

1个回答

快速查看您的采集:就噪声而言,这看起来并不算太糟糕,但是,采集窗口看起来太短了。使用 60 毫秒窗口,您的频率分辨率仅为 160 赫兹。从它的外观上看,你还会得到一个巨大的截断错误。作为一个粗略的经验法则,您希望采集窗口足够长,以便脉冲响应在视觉上消失在噪声中。

具体答案(尽管考虑到截断错误,它们可能无济于事)

  1. 如果它真的是线路(如交流电源电压嗡嗡声)噪声,您可以测量确切的位置并将其切出基波和谐波。
  2. 当然。取平均值并减去。然而,再一次,窗口太短而无法获得不错的低频分辨率。

一堆小贴士

  1. 使采集窗口足够长以捕获完整的脉冲响应
  2. 在没有激发的情况下进行采集。那是你的底噪
  3. 以兴奋的方式进行采集。那是你的信号
  4. 将信号频谱与本底噪声频谱进行比较。计算 SNR 作为频率的函数
  5. 您需要至少 10 dB SNR 才能进行体面的测量。频率必须要么满足这个要求,要么水平太低以至于它们无关紧要(<“体积”的至少 20 dB)

如果无法做到这一点,还有更深奥的方法,如维纳滤波和/或重建建模,但清理测量过程当然更可取。