基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法

被引：105

作者：

贾瑞生 ^{[1
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赵同彬 ^{[3
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孙红梅 ^{[1
]}

闫相宏 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东科技大学信息科学与工程学院

[2] 山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地

[3] 山东科技大学矿业与安全工程学院

来源：

地球物理学报 | 2015年 / 58卷 / 03期

关键词：

微震信号降噪; 经验模态分解; 独立成分分析; 互相关;

D O I：

暂无

中图分类号：

P315.6 [测震学];

学科分类号：

摘要：

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.

引用

页码：1013 / 1023

页数：11

共 13 条

[1] 基于EMD和互信息熵的微震信号自适应去噪 [J].