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团队采用小波去噪算法增强隧道磁阻（TMR）金属探测器检测性能的研究成果发表在IEEE Transactions on Magnetics

[2024-12-25]

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团队在主动磁探测领域取得了新的研究进展，针对金属目标的磁指纹特征（MFCs）易被复杂背景磁场（如激励场、环境噪声）干扰的问题，对比了不同小波基的噪声抑制能力。相关研究成果以“Enhanced Detection Performance of a TMR Sensor-Based Metal Detector with the Wavelet Denoising Algorithm”为题目，于2024年12月收录于国际著名期刊IEEE Transactions on Magnetics，第一作者为丁晨戈，沈莹教授为论文的通讯作者。

TMR传感器已显示出在弱磁场中工作的能力。然而，复杂的背景磁噪声限制了它们在金属目标检测中的应用。本文分析了针对金属小目标的主动磁探测技术中峰值信噪比、磁指纹特征的峰值和噪声峰值，评估了具有4-8级分解的对称小波基函数的去噪性能。在同类型的sym小波聚类中，对于400 Hz的激励频率，当RMS平滑滤波器系数为60时，对sym4小波聚类进行六层分解可以获得最佳的检测信噪比。与有效值平滑滤波相比，本文提出的小波去噪滤波器的信噪比提高了11.83 dB。这些分析为提高主动磁传感检测性能的可行性提供了直接证据。