針對(duì)地心運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列噪聲種類復(fù)雜,隨機(jī)性強(qiáng),信號(hào)與噪聲難以有效分離等問題,本文采用網(wǎng)平移法對(duì)IGS站周解進(jìn)行解算,得到2012—2018年的地心運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列,并提出了一種基于變分模態(tài)分解（VMD）及能量熵的地心運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列降噪方法。首先,對(duì)各方向時(shí)間序列進(jìn)行VMD分解,獲得各方向高頻依次到低頻的時(shí)間序列分量;然后,計(jì)算每個(gè)變分模態(tài)分量的能量熵,辨識(shí)出噪聲與信號(hào)的分界,并將信號(hào)分量進(jìn)行重構(gòu),得到降噪后的地心運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列;最后,通過與基于EMD和EEMD的降噪方法對(duì)比,從相關(guān)系數(shù)、信噪比、剩余能量百分比、方差貢獻(xiàn)率等參數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)上定量說明該方法對(duì)地心運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列降噪表現(xiàn)出更好的降噪效果。 

【文章來源】：測(cè)繪通報(bào). 2020,(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

復(fù)合周期序列振幅譜

圖1 復(fù)合周期序列振幅譜由圖5可見，VMD分量能量熵局部最小值在第2個(gè)IMF分量，即噪聲項(xiàng)均取前2個(gè)IMF分量;EMD和EEMD分量能量熵局部最小值均在第1個(gè)IMF分量，即噪聲項(xiàng)均取第1個(gè)IMF分量，對(duì)降噪后序列重構(gòu)。由于仿真試驗(yàn)真值已知，因此對(duì)降噪后重構(gòu)序列采用均方根誤差(RMSE)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，結(jié)果見表1。

由圖5可見，VMD分量能量熵局部最小值在第2個(gè)IMF分量，即噪聲項(xiàng)均取前2個(gè)IMF分量;EMD和EEMD分量能量熵局部最小值均在第1個(gè)IMF分量，即噪聲項(xiàng)均取第1個(gè)IMF分量，對(duì)降噪后序列重構(gòu)。由于仿真試驗(yàn)真值已知，因此對(duì)降噪后重構(gòu)序列采用均方根誤差(RMSE)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，結(jié)果見表1。圖4 復(fù)合周期序列EEMD分解結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
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