為對混沌信號進(jìn)行降噪,提出基于變分模態(tài)分解（VMD）的混合去噪（VMD-SG-WT）方法,首先基于各分量間的最小巴氏距離確定VMD分解模態(tài)參數(shù),通過VMD將混沌信號分解成多個本征模態(tài)函數(shù)（IMFs）;然后分別計算各個IMF分量與原始信號間的相關(guān)因數(shù),根據(jù)相關(guān)關(guān)系指標(biāo)確定IMF分量的含噪程度,對有效成分主導(dǎo)的信息分量重構(gòu)進(jìn)行Savitzky-Golay平滑濾波,對噪聲主導(dǎo)的噪聲分量重構(gòu)進(jìn)行小波降噪處理;最后利用平滑的信息分量與小波去噪的噪聲分量進(jìn)行重構(gòu),得到最終去噪的信號。采用VMD-SG-WT去噪法對Lorenz系統(tǒng)產(chǎn)生的仿真信號和實測的太陽黑子數(shù)序列進(jìn)行降噪處理,并與局部投影去噪法、小波去噪法、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）去噪法和單一VMD去噪法進(jìn)行對比。結(jié)果表明:VMD-SG-WT去噪法能夠有效對混沌信號進(jìn)行降噪,去噪效果相對優(yōu)于其他去噪方法的去噪效果。 

【文章來源】：東北石油大學(xué)學(xué)報. 2020,44(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

原始混沌信號時域、三維相圖和二維相圖

圖1 原始混沌信號時域、三維相圖和二維相圖(1)以組成的X-Y二維含噪混沌信號f(k)為例,計算不同K時VMD分解后各IMF分量之間的巴氏距離,提取最小巴氏距離(BDmin)。模態(tài)參數(shù)K分別取2、3、4、5時,提取的BDmin分別為0.015 7、0.015 6、0.000 2、0.000 0。由結(jié)果可知,當(dāng) K為4、5 時,分解的模態(tài)之間的BDmin小于閾值,且趨近于0,因此存在兩個模態(tài)相似情況,即存在過分解現(xiàn)象,確定VMD分解模態(tài)參數(shù)K=3。

將局部投影去噪法、小波去噪法、EMD 去噪法、單一VMD去噪法與VMD-SG-WT去噪法進(jìn)行對比,分別采用不同方法對含噪聲強(qiáng)度為50%的噪聲信號進(jìn)行去噪處理。不同方法去噪的混沌信號X-Y平面二維相圖見圖5。圖4 去噪的Lorenz系統(tǒng)混沌信號X-Y二維相圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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