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1.
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
为了提高变形监测数据的去噪精度及可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)构建一种新的变形监测数据去噪方法。首先,建立VMD高频噪声分量判定标准,引入T指标用于确定VMD去噪的最优K值。然后,将剔除高频噪声后的VMD分量进行叠加重构,建立VMD变形监测数据去噪方法。最后,通过仿真信号、桥梁、大坝变形监测数据去噪实例,对比分析VMD、小波及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法。实验结果表明,VMD对仿真信号去噪的相关系数、均方根误差、信噪比等指标均较大程度上优于小波及EMD去噪方法,理论上证实了VMD去噪方法的有效性及可靠性;VMD对桥梁、大坝变形监测数据去噪的结果比小波、EMD具有更好的精度及光滑性,同时较好地保留了局部变形特征信息。 相似文献
2.
陀螺随机误差是影响惯性导航系统精度的主要因素。在经验模态分解（EMD）和阈值降噪的基础上,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的区间阈值的陀螺信号降噪方法。该方法利用EEMD方法将陀螺信号分解多个本征模态函数（IMF）分量和1个残余分量,基于信号和IMF分量的概率密度函数的2范数距离方法剔除纯噪声IMF分量,利用改进的区间阈值降噪方法实现信号的降噪。仿真和实测试验表明,该方法不仅能有效抑制EMD中的模态混叠问题,而且能有效削弱陀螺的随机误差,从而提高惯性导航系统的精度和可靠性。 相似文献
3.
《测绘科学》2020,(8)
为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型。首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K_1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除。模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升。在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性。 相似文献
4.
针对地心运动时间序列噪声种类复杂，随机性强，信号与噪声难以有效分离等问题，本文采用网平移法对IGS站周解进行解算，得到2012-2018年的地心运动时间序列，并提出了一种基于变分模态分解（VMD）及能量熵的地心运动时间序列降噪方法。首先，对各方向时间序列进行VMD分解，获得各方向高频依次到低频的时间序列分量；然后，计算每个变分模态分量的能量熵，辨识出噪声与信号的分界，并将信号分量进行重构，得到降噪后的地心运动时间序列；最后，通过与基于EMD和EEMD的降噪方法对比，从相关系数、信噪比、剩余能量百分比、方差贡献率等参数评价指标上定量说明该方法对地心运动时间序列降噪表现出更好的降噪效果。 相似文献
5.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在GNSS坐标时间序列的降噪过程中存在筛选准则的选取和模态混叠效应等问题,本文引入Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)筛选准则并结合小波分解(wavelet decomposition,WD),提出EMD-HD&WD算法。通过对我国大陆构造环境监测网络149个GNSS测站的垂向坐标时间序列降噪处理,分别利用复合指标T值、测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅验证算法的可靠性和普适性。结果显示:HD优于现有的筛选准则;EMD-HD&WD算法对测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅的平均改正率均为88.4%。分析表明,本文算法能够有效识别和剔除噪声并且改善EMD的模态混叠效应,提高GNSS垂向坐标时间序列的模型精度。 相似文献
6.
利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制 总被引：2，自引：0，他引：2
对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合,提出了一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真实验结果表明,本文方法在有效抑制相干斑噪声的同时可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。 相似文献
7.
《测绘科学技术学报》2013,(3)
经验模态分解算法基于待分解数据本身,避免了小波分解时选取合适小波基函数的困难,具有自适应性。然而传统的经验模态分解降噪是一种强制降噪算法,容易将高频部分的有用信号与噪声一起滤除,从而造成信号失真。针对该问题,在分析白噪声EMD分解特性的基础上,提出了一种EEMD阈值降噪法。利用4组具有不同频谱特征的仿真数据,证明了该算法优于传统的EMD强制降噪法;在消除随机噪声的同时,能够有效保留信号中的高频细节分量,从而缓解了信号的失真。 相似文献
8.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition, ICEEMD)、ICA与最小失真准则(minimal distortion principle,MDP)相结合进行变形数据去噪的方法。首先,使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解,并以此构建虚拟噪声信号;其次,对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解,提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号,再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道,使用ICA进行处理;然后,通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数,解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题;最后,使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性。对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析,结果表明,所提方法可取得良好的去噪效果,有效提升去噪的性能指标,充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性。 相似文献
9.
10.
11.
刘洋 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):189-191,197
针对我国北斗系统变形监测数据中存在的噪声问题,本文利用自适应信号分析方法经验模态分解(EMD)对某北斗实测变形监测数据进行降噪处理。首先对E、N、U 3个方向的分量进行分解获取本征模态函数及趋势项,其次根据相关系数分离出噪声的本征模态函数,最后根据重构方法得到干净的位移序列。结果表明:EMD方法在北斗变形监测数据中的去噪是可行的,能有效分离信号与噪声,进一步提高了北斗观测的精度。 相似文献
12.
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(4)
变形数据特征提取与分析是建筑物变形预测、预警及机理解释中的关键问题。基于改进变分模态分解算法(improved variational mode decomposition,IVMD)构建变形特征提取及分析新方法。利用样本熵、中心频率比及相关系数确定变分模态分解的K值建立IVMD,并应用于仿真信号、桥梁变形特征提取及分析。实验结果表明,IVMD能准确地提取仿真信号中包含的分量信号,各项指标均优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波变换方法,理论上验证了IVMD算法的可靠性。IVMD能较为准确地提取桥梁固有频率及阻尼特性参数,并且较好地提取到桥梁受温度变化、多路径效应及其他环境影响引起的变形特征信息,证实了IVMD用于变形特征提取与分析的有效性。 相似文献
13.
针对验潮站水位变化序列非线性、非平稳特点，采用一种基于优化参数的变分模态分解和经验模态分解相结合的降噪方法。该方法先经过EMD分解原始信号后，得到低频和高频信号两个部分，再采用IVMD方法处理高频噪声部分，最后将两部分有效低频信号重构作为最终降噪信号。采用1组模拟数据和4个验潮站实测水位序列数据进行实验，并采用信噪比和均方根误差评价降噪效果，结果表明，EMD-IVMD方法明显优于EEMD和传统的EMD方法，该方法在信噪比精度指标上分别提升1.67%和1.52%,在均方根误差精度指标上分别提升9.59%和13.51%,验证该方法的有效性和可靠性。 相似文献
14.
针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform, WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示：WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、 0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性. 相似文献
15.
为了准确提取桥梁GNSS监测数据中的有效变形特征,本文充分发挥自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)与小波变换(Wavelet Transform, WT)在信号降噪中的优势,将二者结合进行桥梁GNSS监测数据降噪。首先通过CEEMDAN方法将原始监测数据分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),并通过相关系数识别出有效IMF分量,包含噪声的IMF分量以及无效IMF分量;其次使用WT软阈值降噪方法对包含噪声的IMF分量进一步降噪;最后重构降噪后IMF分量与有效IMF分量。通过仿真实验数据与苏通大桥实测GNSS数据对本文方法的有效性与优越性进行检验,结果表明,本文方法具有良好的降噪效果,能够有效提取桥梁的真实变形信息。 相似文献
16.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
振动信号的时频特征提取是分析大型工程结构物健康状态、评估结构设计参数的有效方法,也是及时诊断与预警结构异常的重要前提。针对现有特征提取方法不能准确提取完整时频特征的问题,提出一种结合变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的时间-频率-能量多维度特征提取的新方法(VMD-HHT)。首先利用VMD提取振动事件的频率分量,滤除噪声分量;然后对提取出的振动信号进行HHT变换,获取振动事件的时间-频率-能量谱;最后为求取振动位移量,在提取的特征频率基础上,通过对加速度数据进行频域积分获取振动形变量。通过仿真分析和海洋石油平台上振动监测实测发现,所提方法能够精确提取时间-频率-能量多维特征信息,VMD-HHT模型辅助的频域积分方法求取的振动位移具有较高的精度和可靠性。 相似文献
17.
针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波（Wavelet）去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解（CEEMD）对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数（IMF）,并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。 相似文献
18.
针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法。该方法首先采用LMD分解原始坐标时间序列,基于连续均方误差（CMSE）原则分离高频噪声与低频信号,保持低频分量不变;然后对高频分量进行EMD去噪;最后以2次分解所得低频信号之和作为去噪后时间序列。以仿真数据与8个GNSS基准站实测数据进行试验,通过多种评价指标进行精度评估。结果表明,与传统EMD方法相比,联合LMD与EMD的方法能够更加精确地去除坐标时间序列中的噪声。 相似文献
19.
针对从GPS实际监测到的信号中去除噪声,提取真实信号的问题,该文对EMD去噪法、小波阈值去噪法,EMD小波去噪3种方法进行了比较,并通过实例分析得出:3种方法均可滤除噪声,但效果各不相同;EMD对信号分解具有良好的自适应性,但在滤除噪声时可能因为模态混叠的原因造成过滤不完全,各分量中可能均含有一定量的噪声;小波滤波噪声效果和小波基、阈值函数及分解层数选择有关,具有主观性;对于EMD小波混合去噪方法,提出先用EMD自适应方法进行分解,分解出噪声主导分量和信号主导分量;对于高频噪声主导分量,可能含有少量有用信号,故须再用小波阈值法过滤出有用信号;而对于信号主导分量,再用小波滤除多余噪声,最后进行逆变换得到重构后的信号。实例表明EMD小波混合去噪方法能很好地去除噪声,是一种高效的去噪方法。 相似文献
20.
《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(7)
针对Hilbert-Huang变换(HHT)中原经验模态分解法在信号存在中断时出现模态混叠问题,研究了利用噪声辅助的分解方法——总体平均经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的分解过程及其噪声控制。将此改进的分解方法结合随机减量技术获取振动信号的自由衰减响应,为进一步的Hilbert变换识别模态参数提供有效数据。将该方法结合武汉白沙洲长江大桥GPS实测数据进行了模态识别,结果表明,利用噪声辅助的总体平均经验模态分解法(EEMD)能够有效地克服分解过程中的模态混叠现象,使桥梁模态清晰地分解开来。 相似文献