论文摘要
次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱凤杰,焦瑞莉,滕鹏晓
关键词: 泥石流次声信号,经验模态分解,小波阈值去噪,相关性
来源: 声学技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 物理学
单位: 北京信息科技大学信息与通信工程学院,中国科学院声学研究所
基金: 北京信息科技大学横向课题(9161624104)
分类号: O425
DOI: 10.16300/j.cnki.1000-3630.2019.01.014
页码: 83-90
总页数: 8
文件大小: 4529K
下载量: 112
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