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摘要:
噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性.经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合).针对该问题,提出一种基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与原信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象过渡IMF,再以过渡IMF后续分量的频域为约束条件,对过渡IMF进行独立成分分析,去除过渡分量中的噪声;最后将去噪后的过渡分量与其后续分量进行重构,得到去噪后的信号.分别以含噪Ricker子波和现场电磁信号为例,利用信噪比定量验证了上述方法对处理现场电磁信号模态混叠问题的有效性,同时频域约束条件下的独立成分分析去噪收敛快、效率高,适合海量实时监测信号快速去噪使用.
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文献信息
篇名 基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法
来源期刊 煤炭学报 学科 工学
关键词 电磁去噪 频域约束 独立成分分析 经验模态分解
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 621-629
页数 9页 分类号 TD166
字数 语种 中文
DOI 10.13225/j.cnki.jccs.2016.0489
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张苏 福州大学环境与资源学院 16 26 4.0 4.0
2 王金贵 福州大学环境与资源学院 17 36 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
电磁去噪
频域约束
独立成分分析
经验模态分解
研究起点
研究来源
研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
煤炭学报
月刊
0253-9993
11-2190/TD
大16开
北京和平里青年沟东路5号煤科院内
1964
chi
出版文献量(篇)
7172
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