ESD电流波形的小波自适应Kalman滤波去噪方法

摘要：

为降低静电放电电流信号的干扰噪声,将小波分析与自适应Kalman滤波算法结合用于ESD电流波形去噪分析.并将Adams预测校正算法用于人体-金属模型ESD电流的数值计算,建立了相应的加噪ESD电流信号模型,小波去噪在此模型上进行去噪性能分析.针对实测ESD电流波形,使用小波阈值去噪方法对ESD电流波形进行预处理,获得较为平稳的观测数据;再根据观测数据的信息,采用Sage-Husa的自适应Kalman滤波算法对小波预处理后的数据做优化处理.结果显示,基于小波分析和自适应Kalman滤波算法可以有效降低实测ESD电流波形的干扰噪声.

关键词：静电放电、电流波形、Adams预测校正算法、小波去噪、自适应Kalman滤波

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.72;O441.1

资助基金：贵州省静电与电磁防护科技创新人才团队项目黔科合平台人才[2017]5653;北京东方计量测试研究所刘尚合院士专家工作站静电研究基金BOIMTLSHJD20161004;2016年度中央引导地方科技发展专项资金项目黔科中引地[2016]4006号

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：83-87