基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、 非平稳语音信号中含有噪声的问题, 提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法. 首先, 利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合——分解模态数K和惩罚因子α, 通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IMF; 其次, 利用相关系数选择有效模态分量, 并用小波阈值处理无效模态分量; 最后, 重构小波阈值处理后的模态分量和有效模态分量以对语音信号进行去噪. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提升信噪比, 降低均方误差, 提高语音信号的质量.     

基于VMD的广义二次互相关时延估计方法

针对广义互相关(GCC:Generalized Cross-Correlation)时延估计方法在低信噪比的情况下会产生较大误差的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)结合广义二次互相关(GSCC:Generalized Second Cross-Correlation)进行时延估计的方法.该方法首先对两路信号分别进行变分模态分解,分离有效模态和噪声模态,使用豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance)优选模态并重构信号,然后运用广义二次互相关对处理后的信号进行时延估计.理论分析和仿真实验结果表明,与广义二次互相关方法、小波去噪结合广义二次互相关(WT-GSCC:Wavelet-GSCC)方法比较,该方法能有效提升估计精度,具有良好的抗噪性能.     

基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法

将变分模态分解方法引入探地雷达信号处理中,针对探地雷达信号非平稳特征,利用变分模态分解原理建立探地雷达信号去噪方法。方法基于变分模态分解将雷达波信号分解为特征模态函数,再由样本熵决定高阶模态是否保留,实现白噪声去除。通过探地雷达Ricker子波和正演模型试验,检验该方法的正确性和有效性。与传统的小波变换、集成经验模态分解方法进行对比,研究探地雷达信号去噪效果,并将该方法用于分析实际工程探地雷达信号。研究表明,该方法能有效去除探地雷达信号中的噪声,在强干扰背景下,能获得高于20 d B的信噪比。     

基于2D-VMD和双边滤波的医学超声图像去噪算法

为了解决几种常用的方法在医学超声波图像处理方面存在的细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的2个缺陷,提出了一种将二维变分模态分解和双边滤波相结合的超声图像去噪的新方法。该方法主要是先通过二维变分模态分解将图像分解成一系列不同中心频率的模态分量,然后利用峰值信噪比和归一化均方误差作为筛选有效模态分量的指标系数,并对有效模态分量再进行双边滤波处理,最后重构处理后的有效模态分量,从而去除图像噪声。结果表明:由该方法得到的峰值信噪比最大且高出其它的去噪方法大约0.2～1.4;均方根误差最小且低于其它的去噪方法大约0.3～1.7。由此说明,该方法在去除图像中的噪声和保护细节信息这2个方面都优于其它常用的方法,随着噪声强度增强,该算法去噪效果更加明显。     

VMD-SCT-GMF滤波算法

针对天然气管道发生泄漏时信号受到强烈的噪声干扰难以准确提取有用信号的问题,提出一种变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)结合变点理论(SCT:Statistical Change-point Theory)和广义形态滤波(GMF:Generalized Morphological Filtering)的有效信号去噪方法(VMD-SCT-GMF).该方法首先利用 VMD 对信号进行分解得到若干个模态分量,然后计算各模态分量的自相关函数绝对值均值并结合变点理论区分出噪声模态和有效模态,重构有效模态分量作为去噪后信号,最后通过广义形态滤波器进一步滤波得到去噪后的信号.实验结果表明,所提出的方法与基于VMD结合豪斯多夫距离去噪方法、VMD结合互相关系数和小波的去噪方法、基于互信息的VMD去噪方法相比,去噪效果更佳.     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结合的油气管道信号的联合去噪方法.首先,针对泄漏信号在时域利用SG平滑滤波降噪,去除尖脉冲、高频成分等噪声,提高输入信号的信噪比;将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF: Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号.通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法、VMD-小波变换、SG-VMD-时域SVD去噪方法相比,去噪后所得信号信噪比相对较高,并验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性.     

改进的变分模态分解在锚杆和锚固质量检测中的应用

针对锚杆电磁超声信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的变分模态分解与独立分量分析相结合的降噪方法;该方法利用布谷鸟搜索算法优化变分模态分解的输入参数,实现信号的最优分解,利用变分模态分解将信号自适应分解为一些模态分量,依据排列熵值对分解的模态进行重构,利用快速独立分量分析算法对重构信号与原信号组成的2路通道进行解混,实现回波信号与噪声信号的分离,并对锚杆和锚固信号数据进行分析。结果表明,与常用的降噪方法相比,该方法有更好的抗噪性和降噪效果。     

基于二维变分模态分解与自适应分数阶积分的图像去噪方法

针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法。首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(IMF),筛选有效的低频IMF分量,根据图像信息差异设定阈值,进行分数阶积分自适应选取,对每个有效的分量图进行卷积运算,根据积分阶次用方向掩模去噪算子滤除噪声,最终完成图像去噪。实验结果表明,客观评价参数值均得到提高,该方法在滤除噪声的同时也能够较好的保持图像的轮廓或纹理等细节特征。     

VMD参数优化及其在轴承故障特征提取中的应用

针对群优化算法对变分模态分解所需模态数和二次惩罚项参数寻优效率较低的问题,提出了快速局部均值经验模态分解的信号预处理方法.对预处理后的模态分量根据相似系数准则进行模态数预估,同时利用多评价指标选择二次惩罚参数.针对VMD对故障信号中存在的固有振动高频带分解效果较差的问题,利用自相关能量函数实现降噪和减小高频带的影响.通过仿真实验和实测轴承故障数据分析,并与群优化算法选择参数以及中心频率相近选取模态数的VMD分解效果相比,该方法能有效提取故障信号的特征频率.      

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。     

基于EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

基于改进小波包去噪与梅尔倒谱系数的低信噪比交通环境声音识别

随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,本文研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取;采用支持向量机(SVM)识别模型完成低信噪比交通环境声音识别。实验结果表明,本文提取的去噪方法提高声音事件信噪比的同时保持声音特征,且对噪声有自适应性;改进的MFCC提取方法一定程度上提高了特征参数的抗噪性能。通过对低信噪比交通环境声音去噪和特征参数优化后,其平均识别率比优化前提高了33.34%,并改变了识别率骤降的趋势。     

VMD-Wavelet 联合去噪算法研究与应用

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题, 通过研究小波、 经验模态分解、 变模态分解等常见去噪算法, 分析了泄漏声波信号的特点, 将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合, 提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet: Variable Mode Decomposition-Wavelet) 联合去噪算法。 利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真, 结果表明, 该联合去噪算法性能优于常见算法。 最后, 将 VMD-Wavelet 联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理, 研究发现, 该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.     

基于变分模态分解的弹性参数核密度估计方法

概率密度建模是地震随机模拟中至关重要的环节,而弹性参数高频成分的概率密度估计决定了高分辨率地震随机模拟结果的精度。针对常规方法中弹性参数高频成分提取精度不足、概率密度建模先验条件过度约束以及弹性参数的概率密度建模分层设计等问题,提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的弹性参数核密度估计方法。该方法首先采用VMD对测井弹性参数数据进行模态分解,筛选出本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）中的高频项叠加得到测井弹性参数的高频成分;然后使用核密度估计分层计算得到高频成分的概率密度模型,并通过该模型进行随机抽样生成随机高频成分叠加至井旁地震数据上以达到丰富地震弹性参数数据高频内容的目的。珠江口盆地34号井区的实验结果显示,VMD有效分离出了中心频率在70 Hz以上的测井弹性参数高频成分,分层设计的核密度估计方法凸显了高频成分的统计规律,叠加随机高频成分后地震弹性参数70 Hz以上的高频成分得到了明显补充。该方法为地震高分辨率随机模拟提供了新的思路。