【摘 要】
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针对隧道爆破施工中采集到的实测振动信号,引入一种基于总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN分解)联合小波包分析的降噪方法。首先,通过CEEMDAN分解得到多个本征模态分量,利用
【机 构】
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中国矿业大学（北京）力学与建筑工程学院,河北省土木工程诊断、改造与抗灾重点实验室,北旺建设集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51878242)。
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针对隧道爆破施工中采集到的实测振动信号,引入一种基于总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN分解)联合小波包分析的降噪方法。首先,通过CEEMDAN分解得到多个本征模态分量,利用相关系数筛选出包含噪声的模态分量,并通过模态分量的频谱图及方差贡献率进行校核。然后,利用小波包阈值降噪方法对含有噪声的模态分量进行处理。最后,将未经处理的模态分量与去噪完成的分量重构得到最终纯净的爆破振动信号。同时,通过小波包能量谱分析验证此降噪方法的可行性。本文引入的方法兼具CEEMDAN分解及小波包分析的优点,与现有方法相比,
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