CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

论文摘要

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。

论文目录

• 1 CEEMDAN去噪原理
•   1.1 CEEMDAN分解原理
•   1.2 CEEMDAN去噪算法
• 2 CEEMDAN自适应阈值去噪原理
•   2.1 样本熵划分高频分量
•   2.2 阈值算法
•     2.2.1 噪声定位方法
•     2.2.2 基于能量熵的噪声主区间确定方法
•     2.2.3 阈值计算
•   2.3 本文算法实现步骤
• 3 数据仿真
•   3.1 模拟地震信号去噪
•   3.2 合成地震信号去噪
• 4 实际地震信号去噪
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘霞,宋启航

关键词: 样本熵,能量熵,去噪,地震信号

来源: 重庆大学学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 地质学,地球物理学,电信技术

单位: 东北石油大学电气信息工程学院

基金: 黑龙江省自然科学基金资助项目(F201404)~~

分类号: TN911.7;P631.4

页码: 95-104

总页数: 10

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