基于VMD和小波阈值的水听器信号去噪方法

发布时间：2021-01-17 03:30

　　针对水听器采集信号过程中存在的外界环境噪声干扰问题,提出了一种基于变分模态分解和小波阈值（VMD-WT）的联合去噪方法。该方法首先对含噪信号进行VMD分解,得到固有模态函数（IMFs）。然后计算每个IMF分量的中心频率和相关系数,通过相关系数阈值去除噪声IMFs,并对其余有用的IMFs进行小波阈值去噪处理。最后对去噪的IMF分量进行重构,得到具有良好信噪比的信号。通过仿真实验,证明了本方法与CEEMDAN-WT（自适应噪声的完备经验模态分解-小波阈值去噪）、EEMD-WT（集合经验模态分解-小波阈值去噪）、EMD-WT（经验模态分解-小波阈值去噪）、WT（小波阈值去噪）等方法相比,具有更好的去噪效果。通过对光纤水听器的实测实验表明本文的VMD-WT法在实际水听运用中具有良好的提高信噪比的性能。 

【文章来源】：传感技术学报. 2020,33(07)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

VMD算法步骤图

VMD-WT方法流程图

由于空间有限,本文对SNR=-8.986 0 dB的含噪信号进行VMD-WT处理,如图3所示。首先对含噪信号进行VMD分解,用VMD进行实验时需要优先设定参数,本文设定的参数如下:惩罚因子α=6 000,分解层数K=8,收敛精度ε=1×10-7。含噪信号的IMF分量及其相应的频谱如图4所示。从图4中可以看出IMF1分量的中心频率在300 Hz左右,最接近信号频率。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2982113