PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.     

LHBA优化VMD降噪算法及在管道泄漏信号中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法在分解信号时参数选择不准确导致降噪效果不理想的问题,提出一种改进的蜜獾优化算法(LHBA:Levy Honey Badger Algorithm)与VMD结合的降噪算法。首先,利用LHBA算法优选VMD的分解模态数K和惩罚因子α;其次,利用优化后的参数进行VMD信号分解;最后,计算各模态分量与原始信号之间的豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance),选取有效模态分量进行信号降噪处理。实验结果表明,该算法与HBA(Honey Badger Algorithm)-VMD、 GA(Genetic Algorithm)-VMD和PSO(Particle Swarm Optimization)-VMD相比,其4种评价指标均优于其他对比算法,具有较好的降噪效果,验证了该算法的有效性和先进性。     

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2D-VMD与CC结合的模态重构算法

为提高重构图像的质量,针对二维变分模态分解( 2D-VMD: Two Dimensional Variational Mode Decomposition) 算法需确定分解尺度K 值和有效固有模态分量的问题,提出了将2D-VMD 结合相关系数( CC: Correlation Coefficient) 的联合算法,并用于图像重构。该方法首先利用2D-VMD 将图像信号分解为不同中心频率的子模态,然后计算分解后的固有模态函数( IMF: Intrinsic Mode Function) 与原始图像函数的CC 值,根据CC 准则确定有效的固有模态分量,最后利用有效的固有模态分量进行重构,实现了图像去噪。仿真结果表明,2D-VMD 和CC 结合可以准确得到分解尺度K 和有效的子模态,具有很高的图像重构精度,提高了图像质量。     

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...     

基于单片机的交通灯控制系统设计与实现

以AT89S51单片机为核心器件,设计了多功能交通灯控制系统.软件仿真和硬件实现的结果表明该系统具有红绿灯显示功能、时间倒计时显示功能、左转提示和紧急情况发生时手动控制等功能.     

云相似度测量的变分模态分解去噪方法

为区分VMD( Variational Mode Decomposition) 分解后高低频段模态分量,提高VMD 算法的去噪效果, 提出一种基于云相似度测量的VMD 去噪方法。首先,对信号进行VMD 分解,通过计算各个模态分量与信号之 间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量 进行重构。通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD 去噪法和基于互信息的VMD 去噪 法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28． 214 1 dB,均方误差相对较低,为 6． 12 × 104 ,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。     

天然气中冷仿真培训系统的设计与实现

针对天然气中冷生产过程的仿真对各类操作人员培训的重要性,以某大队中冷装置的生产过程为开发背景,开发了一套中冷仿真培训系统。仿真结果表明该系统能够模拟实现该系统实际的操作环境。通过在仿真培训系统上训练,不仅有利于操作人员快速掌握生产装置的工艺流程,积累生产操作经验;而且对保证装置的稳定运行具有重要作用。该系统具有弥补教学手段和实验条件限制等优点,能与生产实际紧密结合,对培养高技能、复合型人才发挥着重要作用。     

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-Corr...     

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 Morphologi...