共查询到10条相似文献，搜索用时 46 毫秒
1.
在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪;最后重构IMF信息,取得降噪后的信号。仿真结果表明,基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量,提高沉降数据监测精度。 相似文献
2.
为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）方法将信号分解成若干个特征模态函数（intrinsic mode function,IMF）,对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列。利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果。结果表明,本文方法效果最优。 相似文献
3.
针对MEMS陀螺仪随机漂移产生的误差,提出一种引入Hurst指数的自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)与自适应卡尔曼滤波(AKF)相结合的去噪模型。首先,通过CEEMDAN对陀螺仪原始信号进行分解,得到一系列频率由高到低的本征模态函数(IMF)和一个残差余量;然后,提出Hurst指数模态筛选机制,将IMF分量划分为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;最后,使用自适应卡尔曼滤波器对混合模态分量进行滤波并重构信号。结果表明,CEEMDAN较EMD和EEMD具有更高的分解精度;使用AKF处理混合模态,通过Hurst指数筛选机制重构信号的信噪比相较于排列熵和相关系数法分别提升约12%、36%;使用Hurst指数筛选机制,AKF处理混合模态后重构信号的RMSE较小波阈值滤波降低约23%。 相似文献
4.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中存在信号与噪声模态混叠及直接将分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量归入高频噪声造成真实信号被“湮没”等问题,提出一种改进的EMD降噪方法。该方法将经EMD得到的第2个IMF分量至分界IMF分量进行重构,对重构信号进行下一次EMD,获取其中的“真实”信号,多次重复此操作,最后将所有获得的低频信号累加,从而达到降噪的目的。利用2种模拟数据和1种GPS实测高程数据进行实验,模拟数据与实测数据采用不同的评价指标评价降噪效果,结果表明,改进的EMD方法较传统EMD方法降噪效果更佳,验证了该方法的可靠性。 相似文献
5.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中不能直接确定分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的K值,以及当高频噪声IMF分量个数少于低频IMF分量个数时,利用低频信号重构实现降噪的计算量较大等问题,提出一种新的EMD降噪方法。采用平均周期与能量密度乘积指标的方法来自动确定分界IMF的K值,将高频噪声IMF分量进行重构,然后用原始信号减去重构噪声,从而达到降噪的目的。利用模拟数据和BJFS站的实测GPS高程时间序列数据进行验证。实验结果表明,该方法能够直接确定分界IMF的K值,降低计算量,在GPS高程时间序列降噪中较传统EMD方法更可靠。 相似文献
6.
提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)的改进小波阈值降噪算法,用于地下水温观测数据的去噪。在利用该方法与传统的去噪方法分别对仿真信号进行降噪后发现,该去噪方法性能更优,并且在对实际采集到的含有噪声及异常突变的地下水温数据进行处理方面,也展现出比传统单一滤波手段更好的效果。 相似文献
7.
基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。 相似文献
8.
提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波变换（WT）的地震信号去噪新方法CEEMDAN-WT。首先利用CEEMDAN将地震信号自适应地分解为若干个固有模态函数（IMF）和余量;然后计算各分量与原始信号的皮尔森相关系数,对处在不同相关系数阈值区间内的分量分别作小波滤波、维持原状及直接剔除等处理,并进行线性重构;最后构建样本熵变化量、互信息、信噪比等指标体系,定量评估去噪效果。模拟实验与实测数据（青海玛多地震）计算结果表明,与EMD、EEMD等方法相比,CEEMDAN-WT方法能有效抑制随机噪声的影响,提高信噪比,并且地震信号的精细化重构效果较好,信号有效成分得到较大保留。 相似文献
9.
为了更好地消除混杂在变形序列中的噪声,利用完备经验模态分解（CEEMD）将形变信号自适应分解为不同尺度的振动模态。针对分解分量中信号和噪声区分标准不唯一的问题,构造一种CEEMD与自相关分析相结合的去噪算法,实现有效信号和随机信号的分离。将该算法应用在仿真实验和GNSS变形监测实测数据处理中,并与传统的小波去噪方法进行比较。结果表明,该算法避免了小波基选择带来的影响。 相似文献
10.
针对微震信号采集过程中存在大量不同频率的干扰信号,导致信号初至拾取难度大的问题,提出一种经验小波变换（EWT）结合分量阈值重构规则及奇异值分解（SVD）技术对微震信号进行降噪的方法。该方法利用EWT自适应分解和抗模态混叠的特点分解微震信号,得到各分量信号。对于高信噪比信号,选取相关系数大于0.3且方差贡献率大于15%的固有模态分量进行重构,具有较好的降噪效果;对于低信噪比信号,在高信噪比降噪方法的基础上利用SVD去除高频分量中的噪声,并与EWT分解出的低频有效分量进行重构。实验表明,对不同信噪比的构造信号与实际微震信号进行降噪,信噪比均得到明显改善;以修改的能量比法和分形维数法拾取实际微震降噪信号初至到时作为验证,拾取相对误差均小于1%,证明了本文降噪方法的有效性。 相似文献