利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。

图4．14正弦信号20倍内插多相实现仿真图 用FPGA设计多相结构插值时，主要由4个模块构成。它们分别为时钟及控 制模块、输入存储控制模块、系数模块和滤波器模块。具体实现框图如4．15所示： 图4．15多相插值结构实现框图 时钟模块由FPGA中自带的时钟模块构成，而控制模块可以起到辅助的作用， 即可以选择使用外部输入的时钟作为插值时钟。此外，控制模块还可以根据输入 信号强弱对滤波后的输出的不同位进行取舍控制。 输入存储模块由25个寄存器构成，其输入时钟与输入信号的采样时钟同步， 但读取时钟为插值时钟，这样在每个寄存器中存储的数据可以读取20次。保证了 后面的滤波器模块可以被复用20次。 系数模块由ROM及存储在其中的系数构成，在此设计中，有25个深度为32， 字长为16 bits的ROM构成。每个ROM中相同地址上的数共同构成每个单通道的 1 8 6 4 2 O O O O O 1 8 6 ‘ 2 O O O O O

对三轴加速度出传感器的原始数据进行处理，平滑噪声，傅里叶fft

求振动信号功率谱的两种代码，一种周期法，一种AR_pyuler法，支持Excel和text读取

加速度振动信号积分为速度振动信号输出，如需要可再一次积分，变换为位移信号

高速磁悬浮列车悬浮控制中加速度信号数字滤波算法研究.pdf

摘要:列车加速度对运行控制系统极为重要。但由于其非高斯特性，使得传统功率谱估计方法受到限制。借助于Matlab信号处理工具箱的强大分析能力，利用双谱估计对信号进行处理，获取频率信息，井提出了判断列车运行不平稳的准则.

作者：张书勇，马平，田沛，李伟

      在飞机发动机的故障监测及诊断中，轴心轨迹是时域分析的重要内容之一，它可以直观地反映转子瞬时运动状态。但对于振动数据是振动加速度值而非位移数据的情况，由测得振动加速度数据求轴心轨迹，就要先对其进行两次积分得到位移数据。基于最小二乘法的积分波形修正算法，提出对振动加速度数据进行动态递推拟合去除趋势项，得到转子轴心轨迹，这为状态监测及诊断提供了依据。

用于手机传感器数据的处理

针对实际振动位移难以获取的问题，利用振动位移与加速度信号之间的关系，先对采样后的加速度信号采用时域数值积分，得到含有趋势项的速度信号及位移信号，再采用拟合多项式极值的方法，消除积分过程中产生的趋势项，从而得到更为精确的速度和位移信号。算例表明，利用拟合多项式极值消除趋势项的方法，得到的位移时程曲线拟合精度高。