基于EMD改进算法的爆破振动信号去噪

来源 :爆炸与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：greatbear1

【摘要】

：

为了解决振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)滤波去噪效果不佳的问题,提出一种自适应性正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition,PEM

【作者】

：

易文华刘连生闫雷董斌斌

【机构】

：

江西理工大学资源与环境工程学院

【出处】

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爆炸与冲击

【发表日期】

：

2020年9期

【关键词】

：

爆破振动去噪模态混叠主成分分析经验模态分解集总经验模态分解 blasting vibrationde-noisingmode aliasingPCA(

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51404111),江西省自然科学基金(20192BAB206017),江西理工大学清江优秀人才支持计划(JXUSTQJYX2016007)

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为了解决振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)滤波去噪效果不佳的问题,提出一种自适应性正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition,PEMD)的信号去噪方法。该算法融合了EMD分解的自适应性和主成分分析(principal component analysis,PCA)的完全正交性特点,对信号EMD分解过程中产生的模态混叠现象进行消除,得到了最佳的去噪效果。分析表明:PEMD在仿真模拟试验中相比于传统EMD

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