VMD-SG-WT去噪法及其在混沌去噪中的应用

发布时间：2021-01-27 22:53

　　为对混沌信号进行降噪,提出基于变分模态分解（VMD）的混合去噪（VMD-SG-WT）方法,首先基于各分量间的最小巴氏距离确定VMD分解模态参数,通过VMD将混沌信号分解成多个本征模态函数（IMFs）;然后分别计算各个IMF分量与原始信号间的相关因数,根据相关关系指标确定IMF分量的含噪程度,对有效成分主导的信息分量重构进行Savitzky-Golay平滑滤波,对噪声主导的噪声分量重构进行小波降噪处理;最后利用平滑的信息分量与小波去噪的噪声分量进行重构,得到最终去噪的信号。采用VMD-SG-WT去噪法对Lorenz系统产生的仿真信号和实测的太阳黑子数序列进行降噪处理,并与局部投影去噪法、小波去噪法、经验模态分解（EMD）去噪法和单一VMD去噪法进行对比。结果表明:VMD-SG-WT去噪法能够有效对混沌信号进行降噪,去噪效果相对优于其他去噪方法的去噪效果。 

【文章来源】：东北石油大学学报. 2020,44(04)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

原始混沌信号时域、三维相图和二维相图

图1 原始混沌信号时域、三维相图和二维相图(1)以组成的X-Y二维含噪混沌信号f(k)为例,计算不同K时VMD分解后各IMF分量之间的巴氏距离,提取最小巴氏距离(BDmin)。模态参数K分别取2、3、4、5时,提取的BDmin分别为0.015 7、0.015 6、0.000 2、0.000 0。由结果可知,当 K为4、5 时,分解的模态之间的BDmin小于阈值,且趋近于0,因此存在两个模态相似情况,即存在过分解现象,确定VMD分解模态参数K=3。

将局部投影去噪法、小波去噪法、EMD 去噪法、单一VMD去噪法与VMD-SG-WT去噪法进行对比,分别采用不同方法对含噪声强度为50%的噪声信号进行去噪处理。不同方法去噪的混沌信号X-Y平面二维相图见图5。图4 去噪的Lorenz系统混沌信号X-Y二维相图

【参考文献】：
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本文编号：3003869