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超声波流量计抗噪声信号处理算法研究
日期：2025-05-31 07:15
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摘要：超声波流量计抗噪声信号处理算法研究
提出一种基于小波包分解与神经网络的复合降噪算法：①对原始信号进行 8 层小波包分解，提取高频噪声特征；②利用 BP 神经网络建立噪声模型，实现自适应噪声抵消；③通过相位补偿算法消除信号传输延迟。在含气泡（体积含量 15%）的液体测量中，该算法使信噪比提升 20dB，测量精度从 ±3.0% 提升至 ±1.0%。
超声波流量计抗噪声信号处理算法研究
提出一种基于小波包分解与神经网络的复合降噪算法：①对原始信号进行 8 层小波包分解，提取高频噪声特征；②利用 BP 神经网络建立噪声模型，实现自适应噪声抵消；③通过相位补偿算法消除信号传输延迟。在含气泡（体积含量 15%）的液体测量中，该算法使信噪比提升 20dB，测量精度从 ±3.0% 提升至 ±1.0%。
提出一种基于小波包分解与神经网络的复合降噪算法：①对原始信号进行 8 层小波包分解，提取高频噪声特征；②利用 BP 神经网络建立噪声模型，实现自适应噪声抵消；③通过相位补偿算法消除信号传输延迟。在含气泡（体积含量 15%）的液体测量中，该算法使信噪比提升 20dB，测量精度从 ±3.0% 提升至 ±1.0%。
