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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.
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
4.
《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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题，提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比，基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验结果表明，该方法提高信噪比3%以上，基于正交指数的分解精度提高26%以上，聚类结果能够解决IMF中近似的0.5 a、1 a、2 a周期信号的模态混叠问题。 相似文献
9.
针对变形监测数据中包含的噪声成分难以有效滤除,导致预测结果精度不理想的问题,提出一种应用于变形监测领域的新降噪方法。首先利用变分模态分解（VMD）将原始监测序列分解为k个不同中心频率的带限固有模态函数（BIMF）,再将样本熵（SE）大于设定阈值的高频BIMF作为噪声成分剔除,最后重构余下的BIMF获得降噪序列。仿真算例和工程实例检验的结果表明,新方法与EEMD及CEEMD方法相比各评价指标均为最优,降噪结果可为形变分析和预测提供可靠依据。 相似文献
10.
针对互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）在GNSS坐标时间序列降噪过程中需要选取筛选准则的问题,提出一种顾及GNSS坐标时间序列中季节信号的CEEMD降噪方法。首先利用CEEMD方法对GNSS坐标时间序列进行分解,然后计算各本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）的平均周期,将平均周期低于120 d的IMF分量作为噪声分量扣除,并重构剩余分量为信号分量。利用该方法对中国大陆227个GNSS垂向坐标时间序列进行降噪,并与以连续均方误差和相关系数为筛选准则的CEEMD降噪方法的结果进行对比。结果表明,本文方法未出现过度降噪,而其他2种方法均导致部分测站的季节信号被扣除;在未过度降噪站点,本文方法GNSS坐标时间序列的RMS、幂律噪声和速度不确定度的平均改正率分别为19.13%、88.29%和86.46%,优于其他2种方法。 相似文献
11.
针对GPS位置时间序列噪声成分复杂、建模困难、噪声与信号难以有效分离等特点,用自适应信号分析方法经验模态分解（EMD）对中国区域9个IGS站时间序列的N、E、U方向作降噪处理。首先对各方向分量作EMD分解,获取各方向噪声强度依次降低的一系列本征模态分量及其趋势项;其次利用相关系数辨别出噪声与信号的分界本征模态分量,并按重构方法重构各本征模态分量;最后用相关系数、信噪比、能量百分比等参数评价EMD方法降噪的有效性。结果表明,EMD方法能合理地分离序列中的信号与噪声,有效削弱噪声对GPS位置时间序列的影响,进一步提高GPS位置时间序列的精度。 相似文献
12.
引入一种改进的集合经验模式分解方法（improved ensemble empirical mode decomposition，IEEMD）进行多路径误差的建模。与EEMD方法相比较，IEEMD方法可以有效地克服模态分量数目不一致和分解不彻底等问题，并将原始序列分解为不同尺度的模态分量。同时，考虑到不同模态分量中高斯白噪声的能量密度与平均周期之积为常数，设计一种自动选择尺度与重构的方法，用于模态分量的选择与重构，进而构建GPS多路径误差模型。在此基础上，采用恒星日滤波技术，进行邻近周日GPS坐标序列中多路径误差的实时削弱。实验结果表明，采用同样的尺度选择方法和恒星日滤波技术，使用IEEMD方法可以得到比EEMD方法精度更高的GPS坐标序列。 相似文献
13.
利用经验模态分解（EMD）和整体经验模态分解（EEMD）方法，将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解，发现其不仅存在1 a、0.5 a、0.25 a、2个月、1个月以及长周期等周期项，还存在以往方法很难探测出来的近似2 a周期信号。与EMD分解结果对比，整体经验模态分解可以明显减弱模式混叠现象。对各分量进行Hilbert 变换（HHT），得到时间-频率-能量的Hilbert 频谱图。结果表明，年周期和2 a周期变化是高程运动的主要贡献项。利用小波变换方法对比验证EEMD的分解结果表明，与小波分析相比，EEMD重构信号与高程序列差异的RMS更小，证明了HHT-EEMD方法在数据资料分析过程中的有效性。对环境负载及GRACE负载造成的测站位移进行功率谱分析得出，环境负载确实会造成IGS站高程时间序列的1 a、0.5 a以及季节性运动，GRACE负载还验证了2 a信号的存在。 相似文献
14.
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15.
基于MSSA同时提取多个GPS站点高程时间序列中的季节性信号，主要包括1 a项与0.5 a项。MSSA利用重建成分进行信号重构时，可从原始时间序列中提取有用信号，并剔除干扰噪声。将MSSA与SSA各自获取的前10个奇异谱方差所占百分比和重构信号进行对比，MSSA重构曲线中只包含多个站点的时变与具有共性的季节性信号，有效消除了单个站点特有的噪声与局部现象的影响。 相似文献