基于变分模态分解及能量熵的微震信号降噪方法

P631.4; 为了从含噪微震监测数据中提取有效的微震信号,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和能量熵的自适应微震信号降噪方法.采用变分模态分解法对含噪微震信号进行自适应分解,得到一系列按频率从高到低的变分模态分量;计算每个变分模态分量的能量熵,搜索并辨识出噪声与信号的分界;剔除高频噪声,将剩余分量进行重构,得到降噪后的微震信号.通过与基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的微震信号降噪方法对比,从信噪比、降噪后信号占原信号的能量百分比和原信号与降噪后信号的均方根误差3个评价指标上定量...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in煤炭学报 Vol. 43; no. 2; pp. 356 - 363
Main Authors 张杏莉, 卢新明, 贾瑞生, 阚淑婷
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590 01.02.2018
山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室,山东青岛266590%山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛,266590
Subjects
denoising
energy entropy
micro-seismic
variational mode decomposition
变分模态分解
微震
能量熵
降噪
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:P631.4; 为了从含噪微震监测数据中提取有效的微震信号,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和能量熵的自适应微震信号降噪方法.采用变分模态分解法对含噪微震信号进行自适应分解,得到一系列按频率从高到低的变分模态分量;计算每个变分模态分量的能量熵,搜索并辨识出噪声与信号的分界;剔除高频噪声,将剩余分量进行重构,得到降噪后的微震信号.通过与基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的微震信号降噪方法对比,从信噪比、降噪后信号占原信号的能量百分比和原信号与降噪后信号的均方根误差3个评价指标上定量说明该方法在微震信号降噪中表现出更好的降噪效果.
ISSN:0253-9993
DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2017.4153