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1.
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
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.
利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法的降噪效果优于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和WD,能够更加有效地剔除GNSS坐标时间序列中的噪声。 相似文献
4.
运用经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）和完备总体经验模态分解（CEEMD）3种方法对原始基线时间序列进行分解,得到各自时间序列的本征函数模态分量（IMF）、相关系数及周期性强度,进而确定其季节项分量,同时通过比较季节项和原始基线时间序列的叠加功率谱图优选分解方法。结果表明,CEEMD方法对基线时间序列季节项提取和重构效果最佳。 相似文献
5.
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
6.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)降噪过程中采用相关系数(p)准则确定分界本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量K值存在不准确性的问题，选用复合评价指标(T)，综合考虑曲线平滑度(r)与均方根误差(RMSE)2个指标值，提出一种改进的EMD降噪方法。利用9个模拟数据和2个陆态网基准站的实测GPS高程时间序列数据进行验证，结果表明，复合评价指标比单一的相关系数指标所确定的分界IMF分量K值更准确，能够更可靠地识别噪声与信号的分界点，使降噪效果更佳。 相似文献
7.
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
8.
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
9.
针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。 相似文献
10.
《东北石油大学学报》2020,(4)
为对混沌信号进行降噪,提出基于变分模态分解(VMD)的混合去噪(VMD-SG-WT)方法,首先基于各分量间的最小巴氏距离确定VMD分解模态参数,通过VMD将混沌信号分解成多个本征模态函数(IMFs);然后分别计算各个IMF分量与原始信号间的相关因数,根据相关关系指标确定IMF分量的含噪程度,对有效成分主导的信息分量重构进行Savitzky-Golay平滑滤波,对噪声主导的噪声分量重构进行小波降噪处理;最后利用平滑的信息分量与小波去噪的噪声分量进行重构,得到最终去噪的信号。采用VMD-SG-WT去噪法对Lorenz系统产生的仿真信号和实测的太阳黑子数序列进行降噪处理,并与局部投影去噪法、小波去噪法、经验模态分解(EMD)去噪法和单一VMD去噪法进行对比。结果表明:VMD-SG-WT去噪法能够有效对混沌信号进行降噪,去噪效果相对优于其他去噪方法的去噪效果。 相似文献
11.
针对GNSS垂向坐标时间序列噪声复杂、精度较差等特点,采用局部加权回归模型(locally weighted regression, LOESS)对中国大陆构造环境监测网络中289个GNSS站的垂向坐标时间序列进行降噪分析。首先利用LOESS方法对预处理后的时间序列进行降噪处理,得到降噪后的时间序列及噪声序列;然后采用Durbin-Watson(DW)检验对降噪后的噪声序列进行自相关性检验,同时采用Wilcoxon秩和检验方法对降噪前后序列的标准差、噪声项、速度不确定度等指标进行显著性检验;最后采用降噪前后序列的信噪比及前3个指标来定量评价降噪效果。结果表明,各测站降噪后的噪声序列不存在自相关性,采用LOESS方法降噪处理后各评价指标均有显著改正,表明LOESS方法能够有效减少GNSS垂向坐标时间序列中的噪声,进一步提高GNSS垂向坐标时间序列的精度。 相似文献
12.
使用Bernese 5.2软件双差定位程序处理西南极区域24个GPS基准站9 a的观测资料,获得各站单日解坐标时间序列.利用主分量分析法和独立分析法对其进行空间滤波,对比分析2种方法的滤波效果,然后采用极大似然估计法分析滤波前后各站时间序列的噪声特征,建立最优噪声模型,并分析共模误差对测站速度的影响.结果表明,2种方法... 相似文献
13.
通过完备总体经验模态分解(ICEEMDAN)与最小二乘法开展GNSS垂向序列的噪声与非构造形变去除研究。首先,采用ICEEMDAN方法对GPS垂向序列进行分解,分析GNSS垂向序列的年周期项、半年周期项和趋势项;然后,通过改进的小波阈值和排列熵值法对GNSS垂向序列进行降噪处理;最后,利用最小二乘法拟合非构造形变序列,找出与其最为接近的分解层数并进行改正,获得去除噪声和非构造形变的GNSS垂向形变信息。结果表明,利用ICEEMDAN方法可实现GNSS垂向序列噪声的有效去除;采用ICEEMDAN与最小二乘法可提高GNSS垂向序列形变测量精度,其中RMS值平均减小1.28 mm,WRMS差值平均增大0.33 mm。 相似文献
14.
基于中国大陆构造环境监测网络的连续GNSS观测数据,选取云南省25个测站的坐标时间序列研究地表质量变化对建立噪声模型的影响。计算陆地水负载、大气压负载和非潮汐海洋负载引起的测站非线性变化,采用极大似然估计对不同噪声组合进行分析,分别建立负载改正前后各GNSS测站的最优噪声模型,同时估计速度的不确定度。结果发现,云南省GNSS测站各分量的噪声特性主要表现为闪烁噪声+白噪声(FN+WN);环境负载改正能够改变坐标时间序列的最优噪声模型;用加入环境负载改正后建立的最优噪声模型估计各测站的速度不确定度,对于E、N、U分量,分别有72%、80%、68%的测站的速度不确定度变小。 相似文献
15.
选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。 相似文献
16.
GPS基准站坐标分量时间序列的噪声特性分析 总被引：8，自引：3，他引：5
黄立人 《大地测量与地球动力学》2006,26(2):31-34
用功率谱密度和谱指数估计的方法对中国大陆不同地理位置上的3个GPS基准站的站坐标分量的噪声时间序列特性进行了分析。结果表明,所有9个位置分量的噪声时间序列都具闪烁噪声加白噪声的特点,这与世界上其它地方的许多GPS连续站的分析结果一致,可能说明这种噪声特征是GPS观测技术固有的。因此,在分析GPS观测得到的时间序列时,应当顾及这种噪声特性,适当地加权以得到比较切合实际的结果。详细介绍了分析的步骤和方法,对进一步的研究提出了建议。 相似文献
17.
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
18.
对陕西省GPS连续基准站2011-01-01~2013-05-30坐标时间序列进行分析,利用区域叠加滤波分离出共模误差,滤波后站坐标时间序列N、E、U方向的平均均方根分别减小69%、60%和41%。通过谱指数计算发现,空间滤波后的时间序列含有白噪声和有色噪声;利用CATS软件对各噪声分量估计发现,垂直方向噪声分量大于水平方向;空间滤波使闪烁噪声大幅减小,部分站出现随机漫步噪声。 相似文献
19.
使用GAMIT/GLOBK软件处理四川省内23个连续GPS基准站2010～2015年数据,获取各测站的坐标时间序列,然后利用堆栈法对其进行空间滤波以剔除共模误差,通过谱指数计算和最大似然估计法（MLE）对滤波后的GPS站坐标时间序列进行噪声分析。结果表明,四川连续GPS基准站坐标时间序列N、U方向最优噪声模型为WN+FN,E方向最优噪声模型为WN+FN+RWN;空间滤波可以降低闪烁噪声,同时使一些测站显现出随机漫步噪声;根据GPS站坐标时间序列估计基准站速度时,应当顾及有色噪声的影响。 相似文献