上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
在分析被动层颗粒温度含噪特点的基础上模拟了低信噪比的方波信号, 根据变化规律, 采用 Mallat快速算法分析低信噪比的方波信号, 并根据噪声分布特性设计了用于抑制被动层颗粒温度中干扰噪声的算法。对所设计算法进行仿真实验, 结果表明, 该算法可以最大限度地滤除信号中的噪声。通过搭建滚筒实验装置, 测量滚筒被动层的颗粒温度, 对测量数据进行分析, 有效地测出了内部颗粒温度状态变化, 表明了小波变换能有效提高测量被动层颗粒温度的信噪比。
小波变换 被动层颗粒温度 噪声信号 信号分析 wavelet transform passive layer particle temperature noise signal signal analysis
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
散斑可见度光谱法是近年来兴起的研究密集颗粒流运动的新方法。针对散斑可见度光谱法测取颗粒温度的实验中,如何消除相干因子测量过程中的误差进行了研究。比较了静态散斑对比度以及散斑对比度系数的计算方法以及消除相干因子的方法,实验测量结果表明,由散斑对比度系数消除相干因子的方法能最大程度地保留测量准确度。该方法能够消除由环境不同及激光不稳定所带来的误差,使得同类实验具有更好的对比性。同时给出了计算量较大导致的时间分辨率较低这一问题的解决方法。
散斑可见度光谱法 相干因子 颗粒流 颗粒温度 speckle visibility spectroscopy coherence factor particle flow granular temperature
