中值滤波在α稳定分布噪声振动信号处理中的应用研究

"对α稳定分布噪声中振动信号滤波研究" 在振动信号处理领域，噪声的存在常常会影响数据的准确分析，尤其是当噪声遵循非高斯分布时，传统的基于高斯模型的滤波方法可能不再适用。这篇研究论文，由许勤和查代奉撰写，探讨了在α稳定分布噪声环境中的振动信号滤波方法。α稳定分布是一种广泛用于描述非高斯噪声的统计模型，特别适用于处理具有重尾和非对称特性的冲击噪声。 传统的振动测量通常采用高斯模型来处理噪声，但在面临强冲击噪声时，这种方法的性能会显著下降。针对这一问题，该研究提出了一种结合中值滤波和工程算法的新方法。中值滤波是一种非线性滤波技术，它能有效去除图像或信号中的椒盐噪声和尖峰噪声，对于α稳定分布噪声中的大振幅尖脉冲具有良好的滤波效果。 论文中通过仿真对比了高斯模型与新方法在不同α稳定分布噪声环境下的表现。结果显示，高斯模型在面对α稳定分布噪声时，分析结果出现退化，即无法准确捕捉信号的真实特征。而采用中值滤波结合工程算法的方法，其优势在于对幅值大的尖脉冲噪声有较强的抗干扰能力，能够在频域中更准确地恢复出信号的频率特性。 中图分类号TB533和文献标志码A以及文章编号1003－0794（2009）12－0042－04，表明这是一项工程技术领域的研究成果，发表于2009年的某期期刊上。这项工作不仅对于振动测量技术的进步具有重要意义，也为处理其他领域中类似复杂噪声问题提供了新的思路和方法。 总结来说，这篇论文的核心贡献是提出了在α稳定分布噪声环境中，通过中值滤波和工程算法相结合的滤波策略，以改善传统高斯模型在处理强冲击噪声时的不足。这种方法具有更广泛的适应性和可靠性，对于提升振动测量的精度和稳定性具有实际价值。