基于VMD和小波閾值的水聽器信號去噪方法
發(fā)布時間:2021-01-17 03:30
針對水聽器采集信號過程中存在的外界環(huán)境噪聲干擾問題,提出了一種基于變分模態(tài)分解和小波閾值(VMD-WT)的聯(lián)合去噪方法。該方法首先對含噪信號進(jìn)行VMD分解,得到固有模態(tài)函數(shù)(IMFs)。然后計(jì)算每個IMF分量的中心頻率和相關(guān)系數(shù),通過相關(guān)系數(shù)閾值去除噪聲IMFs,并對其余有用的IMFs進(jìn)行小波閾值去噪處理。最后對去噪的IMF分量進(jìn)行重構(gòu),得到具有良好信噪比的信號。通過仿真實(shí)驗(yàn),證明了本方法與CEEMDAN-WT(自適應(yīng)噪聲的完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-小波閾值去噪)、EEMD-WT(集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-小波閾值去噪)、EMD-WT(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-小波閾值去噪)、WT(小波閾值去噪)等方法相比,具有更好的去噪效果。通過對光纖水聽器的實(shí)測實(shí)驗(yàn)表明本文的VMD-WT法在實(shí)際水聽運(yùn)用中具有良好的提高信噪比的性能。
【文章來源】:傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(07)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
VMD算法步驟圖
VMD-WT方法流程圖
由于空間有限,本文對SNR=-8.986 0 dB的含噪信號進(jìn)行VMD-WT處理,如圖3所示。首先對含噪信號進(jìn)行VMD分解,用VMD進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時需要優(yōu)先設(shè)定參數(shù),本文設(shè)定的參數(shù)如下:懲罰因子α=6 000,分解層數(shù)K=8,收斂精度ε=1×10-7。含噪信號的IMF分量及其相應(yīng)的頻譜如圖4所示。從圖4中可以看出IMF1分量的中心頻率在300 Hz左右,最接近信號頻率。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter[J]. Yu-xing Li,Long Wang. Defence Technology. 2020(03)
[2]基于變分模態(tài)分解和獨(dú)立成分分析的礦山微震信號降噪[J]. 黃維新,劉敦文. 振動與沖擊. 2019(04)
[3]改進(jìn)EMD閾值小波濾波方法[J]. 李其建,徐海波. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2017(08)
[4]改進(jìn)的小波閾值去噪方法及其在MATLAB中的仿真[J]. 李樹鈺. 噪聲與振動控制. 2010(02)
[5]海洋噪聲中艦船輻射噪聲的一種檢測方法[J]. 劉勛,周越,相敬林. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2000(03)
本文編號:2982113
【文章來源】:傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(07)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
VMD算法步驟圖
VMD-WT方法流程圖
由于空間有限,本文對SNR=-8.986 0 dB的含噪信號進(jìn)行VMD-WT處理,如圖3所示。首先對含噪信號進(jìn)行VMD分解,用VMD進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時需要優(yōu)先設(shè)定參數(shù),本文設(shè)定的參數(shù)如下:懲罰因子α=6 000,分解層數(shù)K=8,收斂精度ε=1×10-7。含噪信號的IMF分量及其相應(yīng)的頻譜如圖4所示。從圖4中可以看出IMF1分量的中心頻率在300 Hz左右,最接近信號頻率。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter[J]. Yu-xing Li,Long Wang. Defence Technology. 2020(03)
[2]基于變分模態(tài)分解和獨(dú)立成分分析的礦山微震信號降噪[J]. 黃維新,劉敦文. 振動與沖擊. 2019(04)
[3]改進(jìn)EMD閾值小波濾波方法[J]. 李其建,徐海波. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2017(08)
[4]改進(jìn)的小波閾值去噪方法及其在MATLAB中的仿真[J]. 李樹鈺. 噪聲與振動控制. 2010(02)
[5]海洋噪聲中艦船輻射噪聲的一種檢測方法[J]. 劉勛,周越,相敬林. 數(shù)據(jù)采集與處理. 2000(03)
本文編號:2982113
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/gongchengguanli/2982113.html
最近更新
教材專著