LEMD端点延拓方法及其在微震信号降噪中的应用

发布时间：2018-06-27 21:27

  本文选题：经验模态分解 + 端点延拓　； 参考：《振动与冲击》2014年21期

【摘要】：针对非平稳的微震信号,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对其滤波、消噪。但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分解结果。为了改善端点效应,针对微震信号低频特点,提出了基于LMS自适应滤波器对微震数据端点处进行波形延拓的方法。LMS自适应滤波器经过信号内部的数据训练后从端点处向左右延拓波形,延拓过程中生成符合内部信号趋势的极小值和极大值,波形的延拓长度由延拓算法自适应决定。在EMD对信号分解过程中得到前一层模态分量后均再次对剩余信号进行延拓,进而进行下一层分解,以此修正插值算法带来的误差。最后根据信号频率特点对得到的模态分量有选择的重构,达到降噪的目的。利用仿真数据和煤矿微震监测数据对LMS自适应延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对低频的微震信号有很好效果。
[Abstract]:For non-stationary microseismic signals, empirical Mode decomposition (EMD) method is used to filter and eliminate noise. However, there are serious endpoint effects in the application of this method, which will affect the decomposition results. In order to improve the endpoint effect, aiming at the low frequency characteristic of microseismic signal, Based on LMS adaptive filter, a method of waveform extension at microseismic data endpoints is proposed. After data training inside the signal, the LMS adaptive filter extends the waveform from the end point to the left and right. In the process of continuation, the minimum value and the maximum value which accord with the trend of internal signal are generated, and the extension length of the waveform is decided by the continuation algorithm adaptively. In the process of EMD signal decomposition, the residual signal is extended again after the former modal component is obtained, and then the next layer decomposition is carried out, so as to correct the error caused by the interpolation algorithm. Finally, according to the frequency characteristics of the signal, the modal component is reconstructed selectively to reduce the noise. The simulation data and mine microseismic monitoring data are used to verify the LMS adaptive continuation method. The results show that this method can obviously reduce the end-point effect of empirical mode decomposition, especially for low-frequency microseismic signals.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室;安徽理工大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划(2012BAB13B01,2012BAC10B03) 煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目(SKLCRSM13KFB02)
【分类号】：TN911.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2075334