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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.
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
3.
《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
4.
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
5.
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
6.
提出一种引入样本熵（SE）优化的经验小波变换（EWT）结合非局部均值（NLM）滤波的组合自适应降噪方法。该方法使用SE确定全部经验模态分量中低频有效信号界限,叠加其余中高频分量后进行NLM滤波处理,之后重构滤波信号与有效信号为最终降噪信号,从而达到滤除高频噪声的目的。模拟数据与实测数据的实验结果表明,优化的EWT-NLM方法整体优于EMD、EWT方法,RMSE分别降低13.41%/10.63%（实测数据/模拟数据）、7.13%/5.78%,信噪比分别提升22.03%/22.54%、9.72%/7.42%。 相似文献
7.
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
8.
针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和dnSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。 相似文献
9.
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
10.
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
11.
Empirical mode decomposition (EMD) is a powerful tool of time-frequency analysis． EMD decompo- ses a signal into a series of sub-signals,called Intrinsic mode functions (IMFs)． Each IMF contains different frequency components which can deal with the nonlinear and non-stationary of signal． Complete ensemble em- pirical mode decomposition (CEEMD) is an improved algorithm,which can provide an accurate reconstruction of the original signal and better spectral separation of the modes． The authors studied the decomposition result of a synthetic signal obtained from EMD and CEEMD． The result shows that the CEEMD has suitability in spec- trum decomposition time-frequency analysis． Compared with traditional methods,a higher time-frequency reso- lution is obtained through verifying the method on both synthetic and real data． 相似文献
12.
利用经验模态分解在处理非线性、非平稳信号以及人工神经网络可以较好地处理非线性问题的优点,通过经验模态分解把加入噪声的仿真信号分解成几个本征模态函数分量和一个趋势项,在分解过程中采用两种方法处理端点效应问题,结果表明两种方法都能很好的解决端点问题,然后对每个分量分别运用径向基函数神经网络进行预测,并重构出最后的预测结果。与不经EMD处理直接运用神经网络进行预测及真实数据进行对比,结果表明,相对于直接预测,该方法具有更好的预测效果。 相似文献
13.
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
14.
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