基于CEEMD和小波包变换的重力数据信噪分离方法
详细信息 本馆镜像全文    |  推荐本文 | | 获取馆网全文
摘要
为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离,本文提出了基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和小波包变换(WPT)的重力数据信噪分离方法。该方法利用CEEMD将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式函数(IMF)分量以及趋势项,为进一步提取出各IMF分量中的有用重力信号,本文采用小波包变换对各IMF分量进行小波包分解降噪,最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构,实现重力数据的信噪分离。本文通过仿真数据和实测数据对该方法进行了验证,结果表明本文提出的重力数据信噪分离方法能有效的抑制噪声干扰,保留有用的重力信号,实现较高精度的重力信号提取。
In order to effectively separate the noise from the measurement gravity data, a gravity data signal-noise separation method is proposed based on the theory of complementary ensemble empirical mode decomposition and wavelet packet transform. The measurement gravity data is decomposed by complementary ensemble empirical mode decomposition into different intrinsic mode functions(IMFs) from high frequency to low frequency with the trend item in this method. And each IMF is de-noised by wavelet packet transform for further extracting useful gravity data from IMFs. All the useful gravity data extracted from IMFs and the trend item are reconstructed for signal-noise separation. The method mentioned above is verified by the simulation data and the measured data. The results of the simulation analysis and the engineering experiments indicate that the signal-noise separation method based on the theory of complementary ensemble empirical mode decomposition and wavelet packet transform can effectively eliminate the noise of the measurement gravity and reserve the useful gravity signal, and the gravity data extracted by the signal-noise separation method proposed in this paper has higher precision.
引文
[1]李宏生,赵立业,周百令,等.水下重力辅助导航实时水平加速度改正方法[J].中国惯性技术学报,2009,17(2):159-164.Li H S,Zhao L Y,Zhou B L,et al.Method based on H∞filter and Kalman filter for gravity anomaly distortion correction[C].//International Conference on Computer Science and Information Technology,2008:879-883.
    [2]郭志宏,罗锋,安战锋.航空重力数据窗函数法FIR低通数字滤波试验[J].物探与化探,2007,31(6):568-571.
    [3]郭志宏,罗锋,王明,等.航空重力数据无限脉冲响应低通数字滤波器设计与试验研究[J].地球物理学报,2011,54(8):2148-2153.
    [4]赵池航,周百令,胡斌宗.H∞滤波和自适应卡尔曼滤波在消除重力异常畸变中的对比研究[J].中国惯性技术学报,2003,11(3):34-38.
    [5]赵立业,周百令,赵池航.基于奇异值分解的高精度重力仪信号处理方法[J].东南大学学报(自然科学版),2004,34(6):780-783.
    [6]林近山.基于互补的总体经验模式分解算法的齿轮箱故障诊断[J].机械传动,2012,36(8):108-111.
    [7]李振兴.结合经验模态分解的振动信号趋势项提取方法[J].飞行器测控学报,2011,30(1):56-60.
    [8]乔新勇,赵秀玉,刘春华.一种抑制EMD端点效应的改进方法[J].软件,2012,33(8):72-74.
    [9]高强,杜小山,范虹,等.滚动轴承故障的EMD诊断方法研究[J].振动工程学报,2007,20(1):15-18.
    [10]戴桂平,刘彬.EMD相关度去噪及其在轧机信号处理中的应用[J].电子器件,2009,32(1):191-194.
    [11]陈仁祥,汤宝平,马婧华.基于EEMD的振动信号自适应降噪方法[J].振动与冲击,2012,31(15):82-86.
    [12]周先春,嵇亚婷,孙文荣.基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法[J].软件,2014,35(7):13-17.
    [13]Yeh J R,Shieh J S,Huang N E.Complementary ensemble empirical mode decomposition:a novel noise enhanced data analysis method[J].Advances in Adaptive Data Analysis,2010,2(2):135-156.
    [14]Zhang Y,Wei R,Gu Y F,et al.Extraction and analysis of anomaly spectral features based on wavelet transform[J].The Journal of New Industrialization,2013,3(1):38-45.
    [15]Yan R Q,Gao R X.Wavelet domain principal feature analysis for spindle health diagnosis[J].Structural Health Monitoring,2001,10(6):631-642.
    [16]杨文志,马文生,任学平.小波包降噪方法在滑动轴承故障诊断中的应用研究[J].噪声与振动控制,2008,(4):50-53.
    [17]王谦,岳殿武,刘重明.低信噪比下衰落信道协作频谱感知性能[J].新型工业化,2011,1(4):106-116.
    [18]武飞,柳炳利.Kalman滤波技术在地球化学数据处理中的应用[J].软件,2013,34(9):70-74.
    [19]王俊,吕英华,杨文翰.计算机视频还原中梳状滤波器应用[J].新型工业化,2011,1(3):85-90.
    [20]戴飞,辛迈,邢研杰.基于Lab VIEW2011对心音信号CWT滤波的实现[J].软件,2013,34(10):58-59
    [21]范文文,忻向军,张琦.微波光子滤波器的结构原理和设计方法[J].新型工业化,2011,1(7):100-109.
    [22]王佳飞,张强,彭向伟.一种基于ZSP800核改进型LMS自适应滤波算法的实现[J].软件,2013,34(12):139-141
    [23]朱文军,肖建康,祖霄鹏.基于新型pi形谐振器的双频带带通滤波器[J].新型工业化,2011,1(8):16-19.
    [24]李丽宏,赵娜.卡尔曼滤波在动态汽车衡称量中的应用[J].软件,2012,33(3):25-28.
    [25]高学金,齐咏生,王普.基于卡尔曼滤波器和多向核主元分析的发酵过程在线监测[J].新型工业化,2011,1(9):102-110.
    [26]吴江,贺永峰,逄博,李明.基于自适应人工鱼群的粒子滤波算法[J].软件,2012,33(3):105-108.
    [27]唐羽,马小平.粒子滤波的SLAM算法[J].新型工业化,2011,1(11):17-20.
    [28]邱凌.无功补偿兼三次单通滤波器的方案实施[J].软件,2012,33(4):143-145.
    [29]刘雪艳,张雪英,黄丽霞.Gammachirp滤波器组在语音特征提取中的应用[J].新型工业化,2011,1(11):21-28.
    [30]刘永超,王拥军,秦恒,等.光栅投影式三维轮廓测量的图像滤波算法[J].软件,2012,33(11):186-189.
    [31]祖霄鹏,肖建康,朱文军.新型正六边形微带多模带通滤波器[J].新型工业化,2011,1(12):113-116.
    [32]潘瑜,孙权森,郑钰辉,等.基于核广义典型相关分析的维纳滤波方法研究[J].新型工业化,2012,2(2):33-45.
    [33]邓良勇,黄惠芬.利用多地层结构改善集成EMI滤波器高频性能[J].新型工业化,2012,2(4):1-7.
    [34]王写,刘妹琴,张森林.卡尔曼滤波器、H∞滤波器和鲁棒混合Kalman/H∞滤波器的比较[J].新型工业化,2012,2(7):36-45.
    [35]王江,付强,全权,等.基于Kalman滤波和直方图匹配的双目视觉跟踪[J].新型工业化,2013,3(2):23-33.
    [36]曹珂,李启伟,程崇虎.多层介质结构LC带通滤波器的交叉耦合设计[J].新型工业化,2013,3(2):79-85.
    [37]周先春,嵇亚婷,孙文荣.基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法[J].软件,2014,35(7):13-17,22.
    [38]吴成庆,孙玉涛,张子振.基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法[J].软件,2014,35(7):56-58.
    [39]李艳飞,秦飞龙,周仲礼,等.改进的小波变换算法在地震数据降噪处理中的应用[J].软件,2013,34(6):40-43.
    [40]张晖,袁雪,李海涛,等.基于HIS和小波变换的遥感图像云雾去除的研究[J].新型工业化,2013,3(5):70-76.
    [41]邵美云.基于整数小波变换的遥感超光谱图像无损压缩[J].软件,2012,33(2):127-128.
    [42]张晔,魏然,谷延锋,等.基于小波变换的光谱异常特征分析及提取技术研究[J].新型工业化,2013,3(1):38-45.
    [43]白芳芳,苗长云,张诚,等.心音信号去噪算法的Matlab仿真及DSP实现[J].新型工业化,2011,1(8):77-84.
    [44]罗晓丹,王积社.两个实对称阵同时正交对角化的MATLAB程序[J].软件,2013,34(9):78-80.
    [45]李雅梅,丁宗富,陈明霞.应用Haar小波分析短时电压变动的MATLAB算法设计与仿真[J].新型工业化,2011,1(12):1-6.
    [46]万守鹏,石钢,程道来,等.MATLAB飞机舱音语音增强、时频分析和GUI设计[J].软件,2014,35(4):1-6,11.

版权所有:© 2023 中国地质图书馆 中国地质调查局地学文献中心