基于改进互补集合经验模态分解的自适应 小波熵阈值地震随机噪声压制算法

针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR) 1 d B以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。     

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。     

采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。     

基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理

表面肌电(surface electromyogram, sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function, IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。     

基于EEMD-MD的手指心电信号消噪算法

针对心电数据的噪声干扰问题,提出了一种新的联合集合经验模式分解(EEMD)和马氏距离(MD)的信号去噪方法。首先,采用EEMD将含噪信号分解为若干个固有模态函数(IMF)。其次根据核密度估计方法对原始含噪信号和各IMF分量的概率密度函数(pdf)进行估计。然后利用各IMF分量的pdf同原始信号的pdf之间的MD距离来选取相关模态函数,从而区分噪声层与信号层,解决了人为选择相关IMF分量导致去噪效果不明显的问题。最后,将该算法用于模拟信号和手指心电信号的消噪实验。结果表明,该方法能够较好地去除手指心电信号中的噪声,信号的输出信噪比显著提高,且失真度小,较好地保留了真实信号中的有用信息。     

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。     

CEEMDAN-SE-WT降噪方法在航空发动机燃油流量信号中的应用

燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与小波变换(wavelet transform,WT)的联合降噪方法。首先使用CEEMDAN对燃油流量信号进行分解得到本征模态分量,利用样本熵筛选含噪分量,并用相关系数与方差贡献率进行复核。对于含噪分量使用小波阈值降噪进行处理。最后将未处理的模态分量和完成降噪的模态分量重构得到最终燃油流量信号。通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。     

基于小波熵的航空磁测数据去噪

在小波阈值去噪的基础上引入小波熵概念,利用信号在不同的分解尺度上具有不同的小波熵,自适应地确定高频系数分量的阈值.仿真和试验分析表明,在低信噪比条件下,小波熵阈值的去噪效果优于其他几种阈值,能够有效去除航空磁测数据中的噪声,提高磁异常探测能力.     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于CEEMD的爆破振动信号自适应去噪

针对爆破振动信号短时、突变的特点,提出了基于CEEMD的爆破振动信号自适应降噪方法。为解决信噪分量分界点的判定问题,该方法提出依据CEEMD分解得到的噪声分量和有用信号分量自相关函数的波峰宽度特性自适应地判定信噪分量的分界点的方法。对IMF分量消噪阈值函数进行了改进,新阈值函数具有连续和高阶可导性。实验分析表明:采用新阈值函数的CEEMD自适应去噪方法能够有效地去除实测爆破振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了爆破振动信号的突变细节,去噪效果良好。     

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法

作为武器装备的重要组成部分,复杂机械设备发生故障会严重影响其性能,如何将故障特征有效提取出来尤为重要。针对复杂机械设备振动信号非平稳非线性的特点,本文提出利用自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）结合能量熵的方法提取信号故障特征,并以某型装备柴油机为例进行验证。通过构建多分量调制信号,分析比较了EMD、EEMD、CEEMD以及CEEMDAN四种算法的分解效果。利用CEEMDAN对振动信号进行分解,提取相关性较大的IMF分量的能量熵作为特征向量,输入到支持向量机中进行模式分类。研究表明,CEEMDAN能够一定程度上抑制了模态混叠问题,对于不同类型的故障能够有效的识别。     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

基于改进EMD的麦克风阵列语音增强研究

提出一种将改进EMD与麦克风阵列MVDR自适应波束形成相结合的语音增强方法。该方法利用互相关系数阈值法去除将EMD算法分解后的的虚假IMF分量,结合各阶IMF分量的自相关函数特性准确获取信号与噪声的主导IMF分量分界点,然后对所有噪声主导的IMF分量进行小波阈值去噪,接着将所有剩余IMF分量进行MVDR波束形成获得增强语音信号。改进EMD算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,与MVDR波束形成相结合,满足了MVDR窄带特性要求,增强了麦克风阵列抗干扰能力。实验结果证明了方法的有效性。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

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。     

基于小波多分辨率分析和新的阈值自适应的信号去噪

针对信号去噪时,信号和噪声的频带相互混叠,且对信噪比有较高要求的情况,提出一种基于小波多分辨率分析和新的阈值自适应的去噪方法。实验结果表明,在采用相同的小波基的情况下,该文提出的算法和Matlab自带算法以及文献[5]提出的算法相比,信噪比得到较大的提高,减少了计算量,增加了算法的实时性。