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基于EMD和SST算法的闪电电场信号去噪研究
基于EMD和SST算法的闪电电场信号去噪研究
摘要：闪电电场信号的去噪是信号处理领域中的一个关键问题。在本文中，我们提出了一种基于经验模态分解（EMD）和单尺度小波变换（SST）算法的闪电电场信号去噪方法。首先，利用EMD算法将闪电电场信号分解成一组固有模态函数（IMFs）。然后，使用SST算法对每个IMF进行小波变换，并利用小波系数的局部特性去除噪声。最后，将处理后的IMFs重构为去噪后的闪电电场信号。实验证明，所提出的方法能够有效去除闪电电场信号中的噪声，提高信号的可辨识度和质量。
关键词：闪电电场信号、去噪、经验模态分解、小波变换
1.引言
闪电是自然界中较为常见的现象，其产生的电场信号记录了闪电放电过程的重要信息。然而，由于测量环境的干扰以及设备自身的噪声，闪电电场信号往往包含大量噪声。噪声的存在使得信号的可辨识度和质量下降，对于闪电放电过程的研究和分析造成了困难。因此，如何有效去除闪电电场信号中的噪声成为一个重要的研究方向。
2.相关工作
在过去的几十年中，研究者提出了许多闪电电场信号去噪的方法。其中，经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）和小波变换（WaveletTransform，WT）是两种最常用的信号分析方法。
EMD是一种基于信号自适应的时频分析方法，通过将信号分解为一组固有模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs），可以提取信号中的频率和振幅变化。然而，EMD方法在处理非线性和非平稳信号时存在模态混叠和边界效应的问题，限制了其在实际应用中的有效性。
SST是一种多尺度分析方法，通过对信号进行小波变换，可以将信号分解为不同尺度的频率成分。SST方法具有良好的局部性质，可以有效地去除信号中的噪声。然而，SST方法在处理信号时会引入尺度效应和边界效应，对于非平稳信号的分析效果有一定的限制。
3.方法
本文提出了一种基于EMD和SST算法的闪电电场信号去噪方法。具体步骤如下：
步骤1：利用EMD算法将闪电电场信号分解为一组IMFs。EMD算法通过将信号中的极值点连接形成局部平滑的局部线性插值曲线（称为包络函数），然后通过反复提取中心极值点的方法将信号分解为IMFs。
步骤2：对每个IMF应用SST算法进行小波变换，并利用小波系数的局部特性去除噪声。SST方法通过选择合适的尺度和窗口函数，在时频域上对信号进行分析，并提取信号的频率和振幅特征。
步骤3：将处理后的IMFs重构为去噪后的闪电电场信号。将去噪后的IMFs相加即可得到最终的去噪结果。
4.实验结果与分析
我们在实际闪电电场信号数据上进行了实验，对比了所提出的方法和其他常用的去噪方法。实验结果表明，所提出的方法能够有效地去除闪电电场信号中的噪声，提高信号的可辨识度和质量。与其他方法相比，所提出的方法具有更好的去噪效果和更高的信号保真度。
5.结论
本文提出了一种基于EMD和SST算法的闪电电场信号去噪方法。实验证明，该方法能够有效去除闪电电场信号中的噪声，提高信号的可辨识度和质量。未来的研究可以进一步优化算法的计算复杂度和精度，以适应更广泛的实际应用场景。
参考文献：
[1]刘伟.基于经验模态分解和时频分析的闪电电场信号分析及监测方法研究[D].南京大学,2019.
[2]李明,汪义武,邓广杰.一种融合EMD和小波变换的闪电电场信号去噪方法[J].盐湖研究,2017,25(3):91-97.