一种基于噪声甄别的大地电磁信号去噪方法.pdf
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本发明公开了一种基于噪声甄别的大地电磁信号去噪方法,包括:计算每个电磁信号样本的近似熵和LZ复杂度;利用每个电磁信号样本的近似熵、LZ复杂度以及类别值训练预设分类模型得到噪音甄别分类模型;获取待处理的大地电磁信号,再依据噪音甄别分类模型对待处理的大地电磁信号进行噪音甄别得到非强干扰的电磁信号段、强干扰的电磁信号段;对强干扰的电磁信号段结合互补集合经验模态分解和小波阈值法进行噪声压制处理;将去噪压制处理后的电磁信号段与非强干扰的电磁信号段进行合并得到重构的大地电磁信号。本发明通过上述方法可以更准确地甄别强干
一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法.pdf
本发明公开了一种基于稀疏分解阈值设定的大地电磁信号去噪方法,对大地电磁信号时间序列进行等间隔分段并选取高质量数据段,根据高质量数据段的均方根值得到分解阈值,然后判断每一段数据段的均方根值是否小于或等于分解阈值,若小于或等于则为非强干扰数据段;若大于阈值,则数据段为待分解处理的数据段,再构造时频原子利用NPSO(小生境粒子群算法)优化OMP(正交匹配追踪算法)对待分解的数据段进行稀疏分解,直到残余信号均方根值小于或等于分解阈值,最后每段分解后的残余信号和判定为非强干扰数据段依次进行拼接得到去噪后的大地电磁信
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添加副标题目录PART01PART02VMD算法原理多分辨分析原理多分辨VMD算法实现多分辨VMD算法特点PART03大地电磁信号去噪的意义传统大地电磁信号去噪方法现有大地电磁信号去噪算法的优缺点大地电磁信号去噪研究的发展趋势PART04多分辨VMD算法在大地电磁信号去噪中的适用性多分辨VMD算法在大地电磁信号去噪中的实现过程多分辨VMD算法在大地电磁信号去噪中的实验结果多分辨VMD算法在大地电磁信号去噪中的优势与局限性PART05现有多分辨VMD算法的不足与局限性多分辨VMD算法改进的思路与方法改进后多
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基于VMD的噪声信号去噪源分离.docx
基于VMD的噪声信号去噪源分离基于VMD的噪声信号去噪源分离摘要:噪声常常干扰和降低信号的质量和可靠性。为了解决这个问题,我们引入了VMD(VariationalModeDecomposition,变分模态分解)方法来进行噪声信号的去噪源分离。VMD是一种基于信号自身特性的自适应信号分解方法,能够将非平稳信号分解为一组本征模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMFs),从而实现信号的去噪和分离。本文详细介绍了VMD的原理和算法,并在仿真实验中验证了该方法的有效性和效果。关键词:噪声信号