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.     

基于经验模态分解的核磁共振去噪方法研究

核磁共振（NMR）在孔隙结构评估和流体识别方面具有独特的优势，但NMR信号很容易受到噪声影响。根据NMR噪声的时域和频域特征，提出了基于一种经验模态分解（EMD）的NMR去噪方法。首先，利用EMD将信号由高频到低频分解为一系列的本征模态函数，以此分解噪声和噪声NMR信号，然后，使用曲线趋势法和改进的过零点率曲线确定信号噪声分离准则，将有用信号叠加到剩余项以获得去噪信号。通过岩芯数据和测井数据对比发现，基于EMD的去噪方法可以提高信噪比的同时保留孔隙结构信息，其去噪效果优于小波阈值和EMD小波阈值法，计算得到的孔隙度接近实际孔隙度。     

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。     

一种改进型综合去噪算法在心音信号预处理上的研究

比较分析了小波变换去噪法和经验模态分解去噪法在心音信号去噪中的优点和缺点,并且结合它们的优缺点提出了基于EMD分解的小波去噪算法,最后将文中提出的算法分别与小波去噪法和EMD去噪法进行比较分析.实验仿真表明:该算法能有效地实现心音信号中噪声的消除,并且能很好地保留心音信号的高频特征参数,对非平稳噪声的去除表现出独到的优势.     

基于经验模态分解去噪的粗晶材料超声检测

粗晶材料超声检测中,结构噪声严重降低了检测信号的信噪比,缺陷反射难以识别.为了增强检测信号信噪比,提高粗晶材料超声检测的可靠性,采用经验模态分解(EMD)技术对检测信号进行去噪处理,通过3次样条插值形成波形包络,并利用信号的特征时间尺度将非线性、非平稳检测信号自适应的分解成多个本征模态函数(IMF)之和,从而获得信号高阶成份和趋势.利用EMD的这种特性对低信噪比模拟信号进行处理,并将处理结果与小波去噪结果进行对比,信噪比获得更大提高.通过对粗晶材料实测信号进行去噪实验,结果表明EMD去噪具有更强的自适应能力,且需知的原信号先验信息更少.     

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.     

探地雷达信号的EEMD时域分析方法

经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法不能解决探地雷达信号的混频现象,文章提出了探地雷达信号时域集合经验模分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)分析方法。通过分析可知,EEMD方法可以克服EMD方法的模态混频现象。文中由时域有限差分(finite difference time domain,FDTD)方法正演出探地雷达模型的信号,利用EEMD方法分离探地雷达特征模量,并对不同的特征模量进行分析,将受到白噪声干扰的探地雷达正演信号通过EEMD方法去噪,结果表明去除干扰效果显著。     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

运用EMD分形盒维数的电梯机械故障诊断

针对电梯机械故障的诊断,提出经验模态分解(EMD)和分形盒维数的诊断方法.利用EMD对电梯正常运行和各故障工况时的加速度信号按频率高低依次分解,得到分解后的固有模态函数(IMF).通过信号重组得到去除背景信号和噪声后的振动信号,再利用分形盒维数计算其重组信号和各分量IMF的盒维数.实验计算表明:各工况的盒维数具有良好有效的区分度和区间范围.     

Ultrasonic flaw detection using EMD-based signal processing

The precise detection of flaw echoes buried in backscattefing noise caused by material microstructure is a problem of great importance in uhrasonic non-destructive testing （NDT）. In this work, empirical mode decomposition （EMD） is proposed to deal with ultrasonic signal. A time-frequency filtering method based on EMD is designed to suppress noise and enhance flaw signals. Simulated results are presented, showing that the proposed method has an excellent performance even for a very low signal-to-noise ratio （SNR）. The improvement in flaw detection was experimentally verified using stainless steel pipe sample with artificial flaws.     

基于多普勒效应的单声源速率测定算法研究

应用多普勒效应原理,实现了对固定频率、匀速运动的单声源的速率测定.利用MATLAB拟合了固定传感器接收到的该声源运动时的声音信号,用Hilbert变换得到了该信号的瞬时频率,并以离散时间域的多普勒效应为目标函数,采用非线性最小二乘拟合得到其速率.算法采用小波分析及经验模态分解(EMD)方法分别对原始声音信号和瞬时频率进行去噪.实验结果表明,该算法精度较高,是一种可行的方法.     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.     

基于经验模态分解的水下目标回波提取

为在噪声中有效提取水下目标回波,提出一种基于经验模态分解的目标回波提取方法,分别对目标回波与噪声进行经验模态分解,得到二者各阶的固有模态信号分量;计算二者各阶的固有模态分量的能量,求取对应各阶的能量差,并与门限相比较,选取大于门限的固有模态分量重构目标回波信号.分析了经验模态分解阶数和选择门限等因素对重构信号精度的影响.仿真结果表明,该方法可精确提取目标回波.采用该方法提取信号的均方误差均低于自适应滤波方法,尤其在低信噪比时.     

基于HHT方法的时变多自由度系统的参数识别

将HHT(Hilbert-Huang transform)方法与数学规划方法相结合,用于时变多自由度系统的参数识别.把响应信号如加速度信号通过一个窗函数,得到要研究的某阶模态成分,然后通过经验模态分解(EMD)把通过窗函数的信号分解成各个本征模函数(IMF),对分解出来的IMF进行希尔伯特变换得到该阶模态的瞬时频率,以待识别的刚度或质量参数作为设计变量,极小化计算得到的频率与瞬时频率之差的平方和.对应该平方和最小的刚度或质量值即为选定时刻识别得到的刚度或质量参数值,并进行了数值仿真.     

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。     

基于EMD的心电信号压缩算法

针对生物医学信号特别是心电信号(ECG)的特点和数据压缩需求,提出一种基于经验模态分解(EMD)方法的ECG信号压缩算法.所提算法计算简单,无需预先或后处理.以MIT-BIH标准数据库的心律失常数据作为实验数据,通过压缩比(CR)、均方根百分差异(PRD)、归一化均方根百分差异(PRDN)、均方根(RMS)、信噪比(SNR)、质量评分(QS)6个评价参数分析所提算法性能,并与基于小波分解的压缩算法进行比较.实验结果表明,所提算法具有较好的压缩比与保真度,证明了该算法的有效性.     

基于EMD和相关分析的管道泄漏定位检测研究

针对长输管道泄漏检测与定位中噪声干扰问题,提出了一种基于EMD分解和相关分析的管道泄漏检测与定位方法.该方法利用EMD分解特性和相关分析技术,提取了包含故障信息的主要固有模态函数(IMF)分量,增强了泄漏信号的本质特征.通过对所提取的IMF主分量进行重构,消除了不相关分量的干扰,提高了泄漏信号的相关程度,从而提高了定位精度.实验验证了该方法的有效性.