In order to remove the noise components mixed in the blasting vibration signals of open-pit mine,a noise reduction method based on the PEMD-MPE algorithm was proposed.This algorithm obtains a completely orthogonal Intrinsic Mode Function (IMF) components through Adaptive Orthogonal Empirical Mode Decomposition (PEMD).Subsequently,it performs a randomness test on the IMF components and calculates its Mean Power Entropy (MPE).Finally,based on a preset entropy threshold of 0.6,it determines whether a component is noise.If the obtained MPE is greater than 0.6,the component is identified as a noise component and needs to be removed,thus achieving the purpose of noise recluction.Applying this algorithm to denoise measured open-pit mining explosion vibration signals,the results indicate that compared to the EMD-MPE and EEMD-MPE algorithms,the proposed algorithm improves the signal-to-noise ratio by 3.520 dB and 1.107 dB,respectively.It exhibits the best denoising effect,with the smallest reconstruction standard deviation and root mean square error,providing better fidelity to the original signal.Using Adaptive Optimal Kernel (AOK) time-frequency analysis technology to analyze the signal waveforms before and after denoising,a comparison reveals consistent main frequencies.Throughout the denoising process,peak energy and energy in the main frequency band (0~300 Hz) do not show a significant decrease.This indicates that the PEMD-MPE algorithm,while preserving the authenticity of the real signal,more effectively removes noise components.
DAI Shuhong, ZHANG Zhanjun, LIU Kai, ZHENG Hao, SUN Qinglin. Noise Reduction Method of Open-pit Blasting Vibration Signal Based on PEMD-MPE Algorithm[J]. Gold Science and Technology, 2024, 32(1): 82-90 doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2024.01.088
目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等。小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强。当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果。针对该问题,研究人员开展了大量研究。曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差。Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想。EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真。赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义。易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象。
Hybrid multiscale wind speed forecasting based on variational mode decomposition
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2017
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
Main frequency band of blast vibration signal based on wavelet packet transform
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2019
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
Adaptive noise reduction method for vibration signal based on EEMD
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2012
Research on sparse total variational denoising algorithm for OVMD-MPE group
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2022
Noise reduction method of micoseismic signal based on variational mode decomposition and particle swarm arithmetic
0
2021
Trend term and noise elimination method of blasting signal in coal mine vertical shaft
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2020
Application of variational mode decomposition in the removal of trend term of blasting signal
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2020
Dynamic response of shallow-buried tunnels under asymmetrical pressure distributions
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2018
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
EMD filtering and noise cancellation of rock blasting vibration signal
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2006
Identification and positioning of urban underground pipelines based on improved EMD-wavelet threshold combined denoising
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2015
Molecular testing in malignant pleural effsion (MPE) samples from patients with non-small cell lung carcinoma (NSCLC)
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2022
... MPE算法的主要原理涵盖了对信号在时间序列上进行的多尺度粗粒化操作,获得相应的排列熵,用于分析信号的性质和特征(张建财等,2019;陈维兴等,2022;Ooms et al.,2022).过程如下: ...
A novel denoising model of underwater drilling and blasting vibration signal based on CEEMDAN
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2021
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
Research on noise reduction method of mine blasting seismic wave signal based on adaptive VMD-MPE algorithm
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2022
The large-scale shaking table model test of the shallow-bias tunnel with a small cleardistance
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2017
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
Ensemble empirical mode decomposition:A noise-assisted data analysis method
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2009
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
Application of second-generation wavelet packet transform in denoising analysis of blasting vibration signal
0
2011
Research on denoising method of microseismic monitoring signal of largescale rock mass structure based on wavelet transform
0
2012
Denoising of blasting vibration signal based on improved EMD algorithm
0
2020
Fault diagnosis of rolling bearings based on variational mode decomposition and multi-scale arrangement entropy
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2019
Study on the influence of different lithology on blasting vibration effect
0
2019
Application of EEMD in denoising of blasting vibration signal
0
2011
Research on improved EEMD algorithm and its application
0
2013
多尺度形态滤波模态混叠抑制方法
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2016
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
基于EEMD的振动信号自适应降噪方法
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2012
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
OVMD-MPE群稀疏全变分去噪算法研究
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2022
... MPE算法的主要原理涵盖了对信号在时间序列上进行的多尺度粗粒化操作,获得相应的排列熵,用于分析信号的性质和特征(张建财等,2019;陈维兴等,2022;Ooms et al.,2022).过程如下: ...
基于变分模态分解和粒子群算法的微震信号降噪方法
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2021
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪
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2006
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
基于改进EMD—小波阈值联合去噪的城市地下管线识别与定位
1
2015
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
基于EMD改进算法的爆破振动信号去噪
1
2020
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
基于变分模态分解和多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断
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2019
... MPE算法的主要原理涵盖了对信号在时间序列上进行的多尺度粗粒化操作,获得相应的排列熵,用于分析信号的性质和特征(张建财等,2019;陈维兴等,2022;Ooms et al.,2022).过程如下: ...
不同岩性对爆破振动效应影响研究
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2019
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...
EEMD在爆破振动信号去噪中的应用
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2011
... 目前常用的爆破信号降噪方法主要有小波类算法(徐宏斌等,2012)、经验模态分解(EMD)算法(张袁娟等,2019)、集总经验模态分解(EEMD)算法(Wang et al.,2017;Jiang et al.,2018;邓红卫等,2021)、CEMMD算法(Peng et al.,2021)、EMD-小波阈值(刘晓艳等,2015)、EEMD-小波阈值(陈仁祥等,2012)、最小二乘拟合方法(Chen et al.,2019)和变分模态分解(VMD)算法(Ali et al.,2017;贾贝等,2020)等.小波基的选择对小波变换的分解精度有很大的影响,相比小波变换,小波包的分解精度更高,在信号降噪方面的能力更强.当利用EMD算法对信号进行降噪处理时,分解出的本征模态分量(IMF)会发生模态混叠,从而影响降噪效果.针对该问题,研究人员开展了大量研究.曹莹等(2016)提出了一种基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法,然而该方法需要确定匹配误差的限制值,若取值不当会导致较大偏差.Wu et al.(2009)提出了一种集总经验模态分解(EEMD)算法来压制IMF成分间的混叠现象,但是该算法必须事先计算出信号的信噪比,对于低频混合信号的抑制效果并不理想.EEMD算法虽然避免了EMD分解中存在的模态混叠现象(李夕兵等,2006),但是同时引入了均匀分布的白噪声,造成信号失真.赵明生等(2011)采用EEMD算法对爆破振动信号进行降噪处理,发现降噪后的信号在充分保留原始信号有效信息的同时,其分解的每个IMF分量均有各自具体的物理意义.易文华等(2020)提出了一种自适应性正交经验模态分解(PEMD)的信号去噪方法,该算法将主成分分析(PCA)的完全正交性与EMD分解的自适应性相融合,从而消除了EMD分解中存在的模态混叠现象. ...