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🔥 内容介绍
在智能交通和车辆工程领域,是评估车辆平顺性、道路质量以及进行车辆控制系统设计的关键环节。然而,采集到的路谱信号往往受到各种噪声干扰,影响后续分析的准确性。递归最小二乘(RLS)算法凭借其快速收敛性和优良的跟踪性能,成为公交车路谱滤波的有效方法。通过基于 RLS 算法实现公交车路谱滤波,能够有效去除噪声干扰,提取真实的路谱特征信息。
一、公交车路谱信号特性与噪声分析
1.1 路谱信号特性
公交车路谱信号是车辆行驶过程中,悬架系统、轮胎等部件与路面相互作用产生的振动响应信号。该信号具有非平稳、非线性的特点,其频率成分丰富,通常包含低频的路面不平度信息(如长波起伏)和高频的车辆自身振动信息(如发动机振动、轮胎花纹噪声) 。路谱信号的特性与车辆类型、行驶速度、路面状况等因素密切相关。
1.2 噪声来源与影响
在路谱信号采集过程中,不可避免地会受到各种噪声干扰。主要噪声来源包括传感器噪声(如测量电路的热噪声)、环境噪声(如风声、车辆行驶时的空气动力噪声)以及车辆其他系统的干扰(如电气系统的电磁干扰) 。这些噪声会淹没真实的路谱信号特征,导致后续的车辆动力学分析、路面状况评估等工作出现误差。
二、RLS 算法原理与优势
2.1 RLS 算法基本原理
RLS 算法是一种自适应滤波算法,其核心思想是通过最小化过去所有时刻误差的加权平方和来更新滤波器系数。对于离散时间系统,RLS 算法的数学表达式为:
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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