聚类分析在消除轮轨力信号基线漂移中的应用

来源：计算机测量与控制杂志2021年第11期北京时间：

作者：农汉彪,曾巧妮

单位：百色学院

摘要：针对轮轨力信号预处理过程中基点难于提取和确认的问题，根据轮轨信号幅值变化的特性，提出了基于分段数据高阶统计量聚类分析的方法来筛选出能够提取基点的数据段。轮轨力信号经过适当分段后，计算数据段的高阶统计量，按数据段的方差和峭度进行基于OPTICS的聚类分析，选取聚类结果靠近零点的分类所对应的数据段的中值作为基点，经曲线拟合基点后即可得到信号的基线漂移干扰。经过仿真数据和实测数据的验证和与其他现有常用方法的对比分析，结果表明该方法在均方误差和信噪比上都优于其他方法。均方误差最高仅为其他方法的0.47%，信噪比至少比其他方法高出23 dB。

关键词：基线漂移，轮轨力，聚类分析，预处理，去噪