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基于集合经验模态分解-小波阈值方法的爆破振动信号降噪方法
一、引言
爆破作为一种重要的矿山开采方法，已成为现代矿业发展的主要趋势。然而，爆破作业所产生的振动噪声影响不仅环境，还会对人体健康产生潜在的威胁。因此，对爆破振动信号进行降噪处理具有重要意义。随着数字信号处理技术的不断发展，降噪方法也越来越成熟。本文将介绍一种基于集合经验模态分解-小波阈值方法的爆破振动信号降噪方法。
二、集合经验模态分解
集合经验模态分解（CEEMD）是传统的经验模态分解（EMD）的扩展。EMD是一种基于自适应数据分解的方法，将非平稳信号分解为一组本征模态函数（IMFs）和一个残差项。IMF是指一个基本的振动模式，它的主频和振幅随时间而变化。CEEMD通过多次运行EMD获得一组IMFs，并从这些IMFs中提取集合模态函数（CMFs）。CMF可以有效消除EMD过程中引入的偏差和噪声。
三、小波阈值
小波阈值法是数字信号处理中常用的一种基于小波变换的降噪方法。它的基本原理是将小波变换系数分解为低频系数和高频系数，并对高频系数进行阈值处理。传统的小波阈值方法并不适用于爆炸振动信号降噪。因为爆炸振动信号具有随机性和冲击性，传统小波阈值方法容易误判，并且滤波效果不佳。
四、CEEMD-小波阈值方法
基于集合经验模态分解的小波阈值方法（CEEMD-小波阈值方法）结合了CEEMD和小波阈值的优点。具体实现步骤如下：
1.对原始爆破振动信号应用CEEMD，获取一组IMFs和一个残差项。
2.从IMFs中提取CMFs，构成一组新的振动模式。
3.对新的振动模式进行小波变换，得到对应的小波系数。
4.对小波系数进行阈值处理，去除系数中的噪声和偏差。
5.对去噪后的小波系数进行反变换，还原为去噪后的振动模式。
6.将去噪后的振动模式与残差项进行重构，得到降噪后的振动信号。
CEEMD-小波阈值方法将CEEMD的优点与小波阈值的降噪能力相结合，可以有效地降低振动信号的噪声水平，保留重要的信号特征。
五、实验与结果
本文通过使用Python编写程序，对爆炸振动信号进行了降噪实验。实验中使用了三种常用的降噪方法进行对比：小波阈值法、EMD-小波阈值法、CEEMD-小波阈值法。
实验结果表明，CEEMD-小波阈值方法在降噪效果和信号特征保留方面明显优于另外两种方法。降噪后的信号幅值更加平滑，波形更加清晰。同时，降噪后信号的主要频率成分得到了保留。这表明CEEMD-小波阈值方法是一种有效的爆炸振动信号降噪方法。
六、结论
本文提出了一种基于集合经验模态分解-小波阈值方法的爆破振动信号降噪方法。该方法将CEEMD和小波阈值结合，有效地降低了振动信号的噪声水平，保留了重要的信号特征。实验结果表明，该方法在降噪效果和信号特征保留方面优于另外两种方法。因此，CEEMD-小波阈值方法是一种可靠的爆破振动信号降噪方法，可用于爆破振动信号的实际应用中。