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摘要:
针对矿井瓦斯监测数据采用小波消噪容易剔除有效信号成分的问题,提出了一种基于希尔伯特-黄变换的矿井瓦斯监测数据消噪方法.该方法将原始瓦斯监测数据序列通过经验模态分解处理成若干固有模态函数分量的集合,进而通过Hilbert变换得到边际谱,依据原始瓦斯监测数据序列与各固有模态函数分量边际谱中的幅频关系来分析二者的相关性,确定噪声信号序列并剔除.实例分析表明,通过经验模态分解处理使得瓦斯监测数据序列在时间尺度上特征明显,易于识别信号的高频噪声部分,通过Hilbert谱分析,可消除瓦斯监测数据序列中的高频噪声信号,并保留原始瓦斯监测数据的本征特征,在实现消噪处理的同时避免信号失真,保持了瓦斯监测数据的真实性.
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文献信息
篇名 矿井瓦斯监测数据消噪方法
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 矿井瓦斯 瓦斯监测 瓦斯监测数据消噪 信号失真 希尔伯特-黄变换 经验模态分解
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 科研成果
研究方向 页码范围 18-22
页数 5页 分类号 TD712
字数 2841字 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.17288
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 董丁稳 西安科技大学安全科学与工程学院 19 151 9.0 11.0
2 梁荣 西安科技大学计算机科学与技术学院 10 44 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
矿井瓦斯
瓦斯监测
瓦斯监测数据消噪
信号失真
希尔伯特-黄变换
经验模态分解
研究起点
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研究分支
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期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
出版文献量(篇)
6068
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11
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33991
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