基于小波变换的传感器动态补偿算法：噪声影响下的无偏参数估计

本文主要探讨了在存在输入噪声扰动的传感器动态测量系统中，如何有效地进行参数辨识的问题。传统的小二乘法（Least Squares, LS）方法在面对测量噪声和未知噪声标准差的情况下，往往无法提供参数的无偏估计。针对这一挑战，研究人员提出了一种创新的辨识算法。 该算法的核心步骤包括：首先，通过小波变换技术对输入信号噪声进行分析，这是一种先进的信号处理手段，能够提取信号中的高频细节信息，从而估计出噪声的方差。小波变换的优势在于其在时频分析中的灵活性和准确性，对于非平稳噪声信号有良好的适应性。 其次，利用估计得到的噪声方差，结合偏差消除的递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS），对传感器动态补偿器的参数进行无偏辨识。递推最小二乘法是一种自适应滤波算法，它能够在线更新参数估计，适用于实时或在线应用，对于动态变化的系统参数提供了实时跟踪的能力。 这种方法的优点在于降低了对输入信号噪声性质的严格要求，即使输入信号不是理想的白噪声，也能得到相对准确的参数估计。这极大地提高了算法的实用性和鲁棒性，特别适合于工业环境下的传感器动态补偿，其中噪声往往是难以避免的干扰因素。 文章通过仿真实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，新算法能够在实际噪声条件下，稳定、准确地估计并补偿传感器动态特性，从而提高测量精度和系统的稳定性。这项研究为解决传感器动态测量中的噪声问题提供了一种有效的参数辨识策略，具有很高的工程价值。