信号稀疏分解及其在路面轮廓信号处理中的应用研究

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1、工学硕士学位论文信号稀疏分解及其在路面轮廓信号处理中的应用研究RESEARCHONSPARSEDECOMPOSITIONOFSIGNALUSEDINTHEANALYSISOFPAVEMENTPROFILESIGNAL李新红2009年6月国内图书分类号：U418.3+2学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工学硕士学位论文信号稀疏分解及其在路面轮廓信号处理中的应用研究硕士研究生：李新红导师：刘宛予教授申请学位：工学硕士学科：仪器科学与技术所在单位：电气工程学院答辩日期：2009年6月授予

2、学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:U418.3+2U.D.C:621DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONSPARSEDECOMPOSITIONOFSIGNALUSEDINTHEANALYSISOFPAVEMENTPROFILESIGNALCandidate：LiXinhongSupervisor：Prof.LiuWanyuAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineering

3、Speciality：InstrumentalScienceandTechnologyAffiliation：SchoolofElectricalEngineeringandAutomationDateofDefence：June,2009Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要路面轮廓病害的检测属于路面检测的一个重要组成部分。本文项目背景是黑龙江省科技厅重点项目《多功能公路路面检测技术及装备

4、研究》。作为项目的一个分支，本课题的目的是在分析现有路面病害检测技术的基础上，运用现代先进的信号处理方法对采集到的路面轮廓信号进行处理，实现路面轮廓、病害特征和噪声的分离，给出路面的病害参数，方便下一步的数据处理。信号稀疏分解作为一种新兴的信号分析与处理方法，具有许多优良的特性。目前已有许多学者将它应用于不同的领域，并取得了很好的效果。本文目的是将信号稀疏分解应用于路面轮廓病害检测领域，研究基于稀疏分解理论的路面轮廓病害检测方法。本文首先对公路路面病害自动检测的发展及研究现状做了分析，指出其中存在的

5、问题和不足，接着论述了本文的理论基础和实际数据基础。作为理论基础，本文从数学角度描述了信号稀疏分解的基本思想，分析了其特点、发展趋势以及在信号处理领域的应用，并与传统的信号正交分解方法对比；作为实际模型依据，研究公路路面轮廓信号特征及几种典型病害的特点、成因，建立了相应的病害特征模型以便于过完备原子库的建立。最后，提出一种基于信号稀疏分解的公路路面轮廓病害特征检测方法，第一次将信号稀疏分解引入到公路路面轮廓信号处理中。根据建立的路面病害特征模型，提出利用路面病害特征作为过完备原子库来分解信号，并结合

6、匹配追踪算法实现了路面病害特征的分离，试验结果表明，该方法比传统的信号分解方法更有效，提取的结果有更为明确的物理意义。实验结果表明本文方法在公路路面病害特征检测中是有效、可行的，可以为公路的评价提供依据，对公路后期的养护和管理具有重要意义。关键词：稀疏分解；路面检测；特征提取；匹配追踪算法-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractPavementprofiledetectionisanimportantpartofroadsurfacedetection.ThisPaperissuppor

7、tedandsponsoredbytheHeilongjiangResearchonTechnologyandEquipmentaboutMultifunctionalPavementDetection.Ourgoalistousetheadvancedsignalprocessingmethodtoanalyzethepavementprofilesignal,inordertoidentifydifferentroaddisease.Sparsedecompositionofsignalisem

8、ergingasanew-borntechnologyinsignalanalysisandprocessingfieldwhichhasmanyexcellentfeatures.Sparsedecompositionhasbeenappliedtodiverseapplicationsbyresearchers,andhasprovenitseffectiveness.Thispaperresearchesthemethodofpavementdiseasedet