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摘要：随着社会的进步，科技的发展，对轨道交通信号的准确性要求越来越高。然而，现场及取样时，不可避免会有噪声干扰。噪声可能来自获取数据的过程，也可能来自环境影响。轨道交通信号去噪成为了一个非常重要的课题。近年来，小波去噪方法得到了飞速的发展，因它的时频特性，适用了绝大多数实际应用，且应用小波去噪，效果比较显著。因此得到了许多学者的青睐。本论文以电气化区段轨道电路中较为常用的25Hz交流计数信号、以及无绝缘移频轨道电路信号作为实例，并且在此信号的基础上进行研究分析。此次研究主要是对在频域和时域的基础上，对上述两种信号的噪声来源以及干扰信号进行研究；同时采取小波分析法，检测上述两种信号，并开展相关降噪处理。41272
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毕业论文关键词：小波分析；降噪；Matlab
Track Circuit Frequency Shift Signal Detection and Processing
Abstract：With the progress of society and the development of science and technology, the requirement of the accuracy of the rail transit signal is higher and higher. However, in the field and sampling, noise interference is inevitable. Noise may come from the process of obtaining data, and may also come from environmental impact. Rail traffic signal denoising has become a very important issue. In recent years, the wavelet denoising method has been rapid development, because of its time-frequency characteristics, the application of the vast majority of practical applications, and the application of wavelet denoising, the effect is more significant. Thus has been favored by many scholars. In this paper, we use the 25Hz ac counting signal, and the non insulated frequency shift track circuit signal as an example, and based on the analysis of the signal. This research is mainly to study the research of the two signal sources of noise and interference signals in the time domain and frequency domain based on. At the same time, the use of wavelet analysis, detection of these two kinds of signals and carry out noise reduction processing.
Keywords：wavelet analysis; noise reduction; Matlab
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 我国去噪技术的发展历史和研究现状 3
1.3 小波分析发展状况 3
2 交流计数信号 4
2.1 交流计数信号的时域特征分析 4
2.2 交流计数信号的频域特征分析 6
3 移频轨道信号 8
3.1 移频轨道信号的工作原理 8
3.2 移频轨道信号的频谱分析 9
4 干扰噪声的来源 11
4.1 不平衡牵引电流干扰 11
4.2 邻线干扰与绝缘干扰 11
4.3 电磁干扰 12
5 根据小波理论对轨道信号降噪 13
5.1 小波降噪环节分析 13
5.2 对理想交流计数信号的降噪 13
5.3 小波包降噪分析 17
5.4 对移频轨道信号的降噪 18
5.5 对理想交流计数信号的检测 21
结 论 24
致 谢 25
参考文献 26
附 录 27
1 绪论
随着科技的进步与时代的发展，信息正在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。信号的应用是信息传递的一种十分常见的方式，随着信号结构的不断复杂化，对信号中包含信息的分析与识别也更为复杂，所以不可避免的，我们需要对信号进行去噪声处理，然而在我们的生活中与工作中，噪声是无处不在的，噪声的来源十分多，有可能来自在获取数据的过程中，也有可能来自环境 中的自然影响。在实际应用中得到的信号，由于各种各样的原因，总会有噪声，而噪声又往往会影响信号本身所要传递的信息内容，所以，针对设备中存在的故障，在进行故障分析处理时，首先需要消噪处理信号，其主要基本思想就是利用噪声和信号的频率特征不同，从而进行消噪处理。
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