PSO-DVMD-WT的变形信号去噪方法研究

• 作者: 李亦佳 熊鑫 陈竹安
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子群优化算法 双重变分模态分解 总体经验模态分解 小波阈值去噪 变形监测 去噪
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 大地测量学与导航
• 页码范围: 41-50
• 页数: 10页
• 分类号: P258
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.08.007

摘要

为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型.首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除.模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升.在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈竹安	东华理工大学测绘工程学院	59	401	12.0	17.0
3	李亦佳	东华理工大学测绘工程学院	4	0	0.0	0.0
4	熊鑫	东华理工大学测绘工程学院	6	3	1.0	1.0