改进了完整的集体实证模式分解与自适应噪声和复合多尺度排列的变,以消除爆炸振动信号的噪声
Yi-Ze Kang1,2, Ying-Kang Yao1,2, Run-Long Dong1,2
1State Key Laboratory of Precision Blasting, Jianghan University, Wuhan, 430056, China.
本研究介绍了一种改进的无声化方法,用于构建爆炸振动信号,使用改进的完整合体实证模式分解与适应噪声 (ICEEMDAN) 和复合多层次转换 (CMPE),提高信号精度.
科学领域:
- 地质物理学 地质物理学
- 信号处理 信号处理
- 结构健康监测 结构健康监测
背景情况:
- 爆炸振动信号对于评估结构危害至关重要.
- 恶劣的测量环境会给这些信号带来大量的噪音.
- 有效的无雾化对于准确分析爆炸振动数据至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一种用于建筑爆炸振动信号的新型消噪方法.
- 通过减少噪声干扰来提高爆炸振动监测的准确性.
- 将拟议的方法与现有的信号处理技术进行比较.
主要方法:
- 拟议的方法使用改进的完整合体实证模式分解与适应噪声 (ICEEMDAN) 来进行信号分解.
- 复合多尺度转换 (CMPE) 用于区分纯和的内在模式函数 (IMF).
- 波形值被应用来消除已识别的杂IMF,然后进行信号重建.
主要成果:
- 拟议的ICEEMDAN-CMPE方法在消除高振动信号方面表现出卓越的性能.
- 对比分析显示,比CEEMDAN-CMPE,VMD-CMPE,SVMD-CMPE和波形值 (WST) 有更好的有效性.
- 该方法成功地重建了爆炸波,并提高了信号质量.
结论:
- 开发的消噪技术是有效的,用于构建爆炸振动信号.
- ICEEMDAN与CMPE相结合,为结构监测中的降噪提供了一个强大的解决方案.
- 这种方法可以被认为是准确评估爆炸危险的宝贵工具.
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