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基于EEMD的地铁隧道爆破振动信号分析与应用研究 被引量：13
1
作者 韦啸 高文学 +1 位作者 王林台 曹晓立 《隧道建设（中英文）》 北大核心 2019年第8期1293-1300,共8页
针对EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)方法在处理爆破振动信号时存在模态混叠的问题,引入EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集合经验模态分解)方法,对爆破振动信号进行去噪处理,并分析城市隧道掘进爆破振动... 针对EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)方法在处理爆破振动信号时存在模态混叠的问题,引入EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集合经验模态分解)方法,对爆破振动信号进行去噪处理,并分析城市隧道掘进爆破振动信号的特征信息,从而研究城市隧道掘进爆破振动效应。以乌鲁木齐轨道交通1号线爆破开挖工程为依托,利用现场爆破振动监测数据,采用EEMD方法与EMD方法对原始爆破振动信号进行去噪处理,运用信噪比(SNR)法和均方根误差(RMSE)法对所得结果进行量化评估并进行比较,从而获得较准确的信号去噪方法,然后运用希尔伯特变换对去噪后的爆破振动信号进行时间-频率和能量分布特征分析。研究表明:1)EEMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为30.51和0.005 5,EMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为20.88和0.010,EEMD去噪法要优于EMD去噪法;2)在文章所述起爆方式下,隧道爆破振动的能量一般集中在频率段5~80 Hz,且主要分布在50 Hz以下的低频段,应采取合理的降震增频措施来控制爆破振动对建(构)筑物的影响;3)爆破振动瞬时能量峰值与振速峰值所在的时刻一致,说明瞬时能量谱能较好地体现爆破过程中振动效应随时间的变化规律;4)基于信号去噪及分析的研究结论,提出地铁隧道爆破振动控制技术。 展开更多
关键词 EEMD法 信号去噪 爆破振动 信号分析 地铁隧道
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小波分析及其在化工信号分析处理中的应用及展望 被引量：6
2
作者 马丽萍 石炎福 余华瑞 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期147-153,共7页
介绍了小波变换的基本理论和常用方法, 小波变换在信号处理方面的应用进展。认为小波变换的时频局部化的性质, 使其成为信号处理的强有力的工具。总结了在化学工程领域小波分析方法在信号除噪、系统特征提取、奇异性检测、故障诊断、预... 介绍了小波变换的基本理论和常用方法, 小波变换在信号处理方面的应用进展。认为小波变换的时频局部化的性质, 使其成为信号处理的强有力的工具。总结了在化学工程领域小波分析方法在信号除噪、系统特征提取、奇异性检测、故障诊断、预测等方面的应用, 提出小波分析方法在化工领域有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 小波变换 信号处理 特征提取 信号除噪
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基于小波变换消除信号噪声的研究 被引量：8
3
作者 王雷 罗抟翼 程桂芬 《现代电子技术》 2001年第3期14-15,18,共3页
首先介绍连续小波变换的理论基础并对去噪阈值的设定进行了讨论 ,然后提出一种利用信号与噪声的小波变换不同性质来去噪的方法 。
关键词 信号噪声 小波变换 信号去噪 边沿提取 屏蔽滤波
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生物医学检测中太赫兹光谱技术的算法研究 被引量：10
4
作者 朱亦鸣 施辰君 +1 位作者 吴旭 彭滟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期385-394,共10页
基于太赫兹波的非电离、非侵入性、高穿透性、高分辨率和光谱指纹特征,太赫兹光谱技术在生物医学领域具有巨大潜力。基于太赫兹光谱技术和不同的分析算法,不同研究小组实现了对混合物样品的定性、定量识别。然而,实际的生物混合物样品... 基于太赫兹波的非电离、非侵入性、高穿透性、高分辨率和光谱指纹特征,太赫兹光谱技术在生物医学领域具有巨大潜力。基于太赫兹光谱技术和不同的分析算法,不同研究小组实现了对混合物样品的定性、定量识别。然而,实际的生物混合物样品中通常包含水在内的不同成分,进而导致光谱的信噪比较差,导致最终的光谱分析结果误差较大。对于此类问题,降噪算法和重构算法是比较有效的解决办法。这些算法通过去除光谱数据中的无效信息或提取其中的有效信息来达到提高光谱信噪比的目的,最终结合分析算法实现对生物样本的高精度定性和定量识别。本文对近五年来应用于太赫兹光谱技术中的主要算法进行了归纳介绍,并总结了它们的优势和缺点。 展开更多
关键词 光谱学 太赫兹光谱技术 算法 信号降噪 数据重构 定性及定量分析
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应用双向长短时记忆神经网络的微地震信号降噪方法 被引量：3
5
作者 李佳 王维波 +1 位作者 盛立 高明 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期285-294,共10页
地面微地震监测数据噪声干扰强、信噪比低,对后续的微地震初至拾取、成像定位等产生严重影响。因此,微地震信号降噪是微地震数据预处理中的关键步骤,而常规降噪方法常依赖于算法参数的设置,不具备普遍的适用性。为此,提出了一种应用双... 地面微地震监测数据噪声干扰强、信噪比低,对后续的微地震初至拾取、成像定位等产生严重影响。因此,微地震信号降噪是微地震数据预处理中的关键步骤,而常规降噪方法常依赖于算法参数的设置,不具备普遍的适用性。为此,提出了一种应用双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络的微地震信号降噪方法。首先,使用合成信号和实际信号构造样本数据集,对构建的Bi-LSTM模型进行训练和测试,得到降噪效果最好的模型;然后,利用训练好的Bi-LSTM网络对不同信噪比的合成信号和川渝地区油气井的实际压裂监测微地震信号进行降噪处理。降噪后的实际微地震信号用于地震发射层析成像,并分析图像以实现地面微地震信号的震源定位。实验分析结果表明,该方法能够有效降低微地震信号中的各类噪声,提高信噪比,从而提高震源定位的精度。与传统算法相比,该方法不需要参数调整,具有良好的泛化特性。 展开更多
关键词 微地震 信号降噪 双向LSTM神经网络 模型训练
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一种改善的利用小波变换消除信号噪声的方法 被引量：4
6
作者 王雷 罗抟翼 程桂芬 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2001年第1期64-66,88,共4页
传统的建立在傅立叶变换基础上的滤波方法在提高信噪比和时空分辨率两项指标上存在矛盾 .与之相比，基于小波变换的滤波去噪技术有明显优点 .首先介绍连续小波变换的理论基础并对去噪阈值的设定进行了讨论，然后提出一种利用信号与噪声... 传统的建立在傅立叶变换基础上的滤波方法在提高信噪比和时空分辨率两项指标上存在矛盾 .与之相比，基于小波变换的滤波去噪技术有明显优点 .首先介绍连续小波变换的理论基础并对去噪阈值的设定进行了讨论，然后提出一种利用信号与噪声的小波变换不同性质进行去噪的方法，最后给出并讨论了该方法的仿真结果 . 展开更多
关键词 小波变换 信号去噪 边沿提取 屏蔽滤波
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经验模态分解构造观测矩阵的方法 被引量：5
7
作者 刘学文 肖嵩 薛晓 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期35-41,共7页
为了大概率地保持信号信息的完整性,观测矩阵被设计得倾向于随机矩阵.但这种随机性也导致有用的信息和无用的信息被接近等概率地测量,降低了感知效率.为了提高观测效率,提出了利用参考信号进行经验模态分解构造观测矩阵的方法——本征... 为了大概率地保持信号信息的完整性,观测矩阵被设计得倾向于随机矩阵.但这种随机性也导致有用的信息和无用的信息被接近等概率地测量,降低了感知效率.为了提高观测效率,提出了利用参考信号进行经验模态分解构造观测矩阵的方法——本征模函数循环矩阵.基于Ger2gorin圆盘定理证明了该矩阵满足约束等距性条件.以信号降噪效果为衡量标准,仿真了该矩阵的信号降噪过程,结果表明,为参考信号添加一定程度的噪声后形成的观测矩阵,对降噪有更佳的效果;对于含噪信号与参考信号在时域有错位的情况,虽然在时域上的降噪效果与理想情况有明显的降低,但仍能够更好地凸显信号的频域特征,具有实用价值. 展开更多
关键词 观测矩阵 压缩感知 信号降噪 稀疏重构 循环矩阵
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钢索检测信号降噪处理的小波分析 被引量：2
8
作者 张伟林 《安徽建筑工业学院学报（自然科学版）》 2007年第1期6-8,共3页
介绍了小波分析的理论基础以及用于含噪信号降噪的基本方法,给出了常用的三种小波函数和尺度函数。作为工程实际应用,我们对某在役斜拉桥拉索的检测数据进行降噪处理,分别用Haar小波、db小波和sym小波进行信号分解,采取默认阈值的方法... 介绍了小波分析的理论基础以及用于含噪信号降噪的基本方法,给出了常用的三种小波函数和尺度函数。作为工程实际应用,我们对某在役斜拉桥拉索的检测数据进行降噪处理,分别用Haar小波、db小波和sym小波进行信号分解,采取默认阈值的方法进行降噪处理,然后重构降噪后的信号。最后指出了小波属性对降噪结果的影响。 展开更多
关键词 小波分析 无损检测 信号降噪 MATLAB工具箱
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小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用 被引量：2
9
作者 周珩 《微计算机信息》 北大核心 2005年第11Z期143-144,共2页
本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析。
关键词 小波变换 毫米波辐射计 信号去噪
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基于变分模态分解的超声检测信号降噪研究 被引量：10
10
作者 王大为 王召巴 +2 位作者 李鹏 陈友兴 李海洋 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第12期106-111,共6页
为解决超声检测信号的降噪问题,该文基于变分模态分解能将信号分解为一系列窄带模式,而高斯噪声则被分解为整个频带内若干个宽带模式,提出一种超声检测信号降噪方法。该方法通过变分模态分解,计算各模态带宽和中心频率,选择信号模态,根... 为解决超声检测信号的降噪问题,该文基于变分模态分解能将信号分解为一系列窄带模式,而高斯噪声则被分解为整个频带内若干个宽带模式,提出一种超声检测信号降噪方法。该方法通过变分模态分解,计算各模态带宽和中心频率,选择信号模态,根据信号模态重构无噪信号4步实现对超声检测信号的降噪;通过仿真实验表明该文方法可以将含噪超声信号分解为信号模态和噪声模态,去除噪声模态后可显著提升信噪比;对信噪比为10 dB的含噪信号经该文方法处理后得到的重构信号和原始无噪信号的均方误差为0.0007,波形相似系数为0.9940,重构信噪比为19.2374 dB。此外,为提高超声信号仿真模型和实际测量到的超声信号的匹配度,该文提出一种改进的超声信号模型。实验表明该模型和实测超声信号更接近,其均方误差为0.0083,波形相似度为0.9733。 展开更多
关键词 无损检测 超声信号降噪 变分模态分解 超声信号仿真模型
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