1. 本选题研究的目的及意义

随着物联网、无线传感器网络等技术的快速发展，无线mems传感器作为一种重要的数据采集设备，在航空航天、环境监测、生物医疗等领域得到了广泛应用。

无线mems传感器体积小、功耗低、成本低廉，能够实时感知和采集周围环境的物理量信息，如温度、湿度、压力、加速度等，并将这些信息转换成电信号进行传输。

然而，由于无线mems传感器自身的特性以及工作环境的影响，采集到的信号往往混杂着各种噪声，如热噪声、shot噪声、环境噪声等。

2. 本选题国内外研究状况综述

信号降噪是信号处理领域的一个经典问题，多年来国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

本节将分别从国内和国外两个方面，对无线mems传感器信号降噪的研究现状进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.深入分析无线mems传感器信号的特点，包括信号的带宽、频率特性、统计特性等，为后续的降噪方法研究提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和实际数据验证相结合的方法进行。

1.理论分析：-研究无线mems传感器信号和噪声的特点，分析不同降噪方法的原理和性能，为后续研究提供理论基础。

-阅读相关文献，了解国内外在无线mems传感器信号降噪方面的最新研究成果，为研究提供参考。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对无线mems传感器信号的特点，对传统的降噪方法进行改进和优化，以提高降噪效果。

2.结合多种降噪方法，提出一种或多种新的降噪方法，以克服单一降噪方法的局限性，进一步提高降噪效果。

3.将机器学习方法应用于无线mems传感器信号降噪，并针对无线mems传感器信号的特点，优化机器学习模型的结构和参数，以提高降噪效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 周志强,张岩,陈庆,等.基于vmd和改进的morlet小波阈值的自适应降噪方法[j].仪器仪表学报,2022,43(11):156-164.

[2] 王永强,冯志鹏,张振,等. 基于自适应噪声完备经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法[j]. 振动与冲击, 2021,40(19):179-186.

[3] 刘洋,张建伟,王晓峰.基于改进小波阈值和自适应滤波的传感器信号去噪[j].仪表技术与传感器,2021(10):120-124.