| 一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法 |
| |
| 引用本文： | 王亚娟, 李怀良, 庹先国, 沈统. 一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法[J]. 物探与化探, 2019, (5): 1083-1089. doi: 10.11720/wtyht.2019.0196 |
| |
| 作者姓名： | 王亚娟 李怀良 庹先国 沈统 |
| |
| 作者单位： | 西南科技大学国防科技学院,四川绵阳 621010;西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室,四川绵阳 621010;; 西南科技大学国防科技学院,四川绵阳 621010;西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室,四川绵阳 621010;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都610059;; 西南科技大学国防科技学院,四川绵阳 621010;西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室,四川绵阳 621010;四川轻化工大学,四川自贡 643002;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都610059;; 西南科技大学国防科技学院,四川绵阳 621010;西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室,四川绵阳 621010;四川轻化工大学,四川自贡 643002;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都610059 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目 四川省科技厅项目 国家自然科学基金青年科学基金项目 |
| |
| 摘 要： | 微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平稳随机噪声,传统的线性滤波和频谱分析方法对这种混合信号的去噪效果并不理想.针对这一需求,本文提出了一种新的降噪方法.首先对含噪声的微地震信号执行集成经验模态分解(EEMD),获取一系列不同频率成分的本征模态函数(IMF);为了区分这些IMF分量中的信号和噪声,文中通过计算各个IMF分量的样本熵,根据所设置的样本熵阈值来提取符合微地震信号特征的IMF分量,并对这些IMF分量进行信号重构,由此达到抑制随机噪声的目的.将提出的方法应用于模拟数据和实测微地震数据,均表明该方法具有理想的降噪效果.
|
| 关 键 词： | 微地震信号 集成经验模态分解(EEMD) 样本熵 降噪 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《物探与化探》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《物探与化探》下载免费的PDF全文 |
|
