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爆破地震波信号EMD端点效应抑制研究 被引量:4
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作者 孙苗 张雪梅 +1 位作者 黄琴 吴立 《工程爆破》 CSCD 北大核心 2023年第1期138-143,共6页
针对爆破地震波信号经验模态分解(EMD)得到的IMF在端点处的发散现象,提出一种同时考虑信号端点发展趋势和全局时间-能量联合参数的改进EMD端点效应抑制算法。该算法首先考虑端点变化趋势得到延拓后的边界局部特征尺度X_0,再计算X_0的能... 针对爆破地震波信号经验模态分解(EMD)得到的IMF在端点处的发散现象,提出一种同时考虑信号端点发展趋势和全局时间-能量联合参数的改进EMD端点效应抑制算法。该算法首先考虑端点变化趋势得到延拓后的边界局部特征尺度X_0,再计算X_0的能量E_0,找到原始信号中和E_0最匹配的分段信号X_k,最后用X_k代替X_0进行EMD。通过建立仿真信号,验证该算法和常规端点效应抑制算法相比,对EMD端点效应具有更好的抑制能力,能够得到精度更高的IMF。最后将该算法用于实际爆破地震波信号分解中,发现提出的算法能够有效抑制EMD端点效应,有利于爆破地震波信号细节特征参数的提取。 展开更多
关键词 爆破地震波信号 经验模态分解 端点效应 固有模态函数
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基于CEEMDAN·MPE-NHT的爆破地震波信号时频分析 被引量:4
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作者 孙苗 吴静 +2 位作者 吴立 杨钧凯 覃亚男 《爆破》 CSCD 北大核心 2023年第4期183-191,共9页
针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)处理混有噪声的爆破地震波信号时,会出现时频分析失真的现象,对影响HHT时频分析精度的因素进行逐一改进,得到改进后的算法来提高含噪爆破地震波信号时频分析精度。首先对经验模态分解(... 针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)处理混有噪声的爆破地震波信号时,会出现时频分析失真的现象,对影响HHT时频分析精度的因素进行逐一改进,得到改进后的算法来提高含噪爆破地震波信号时频分析精度。首先对经验模态分解(Ensemble Empirical Mode,EMD)进行改进得到自适应补充集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)抑制低频趋势项,同时添加多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy,MPE)代码控制高频噪声,最后对CEEMDAN·MPE得到的IMF进行归一化Hilbert变换(Normalized Hilbert Transform,NHT),通过上述三步即可改善传统HHT含噪爆破地震波信号时频分析精度不足的问题。为验证CEEMDAN·MPE-NHT算法时频分析的准确性,进行HHT和CEEMDAN·MPE-NHT算法的含噪仿真信号时频分析对比研究,并将CEEMDAN·MPE-NHT算法用于水下钻孔爆破地震波信号时频分析中。研究结果表明:CEEMDAN·MPE分解得到的IMF经NHT处理得到的时频谱在时域和频域上均具有较高的分辨率,得到的时频分析参数精度相比HHT有了很大的提升,可实现更准确提取含噪爆破地震波信号时频特征参数,对爆破地震波危害效应识别,制定科学的爆破地震波危害效应控制措施具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 爆破地震波信号 经验模态分解 HILBERT变换 固有模态函数
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基于CEEMDAN-INHT的地下洞室爆破振动时频分析应用研究 被引量:1
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作者 孙苗 吴立 杨钧凯 《爆破》 CSCD 北大核心 2024年第1期14-20,共7页
爆破地震波信号采集会因监测环境、测试系统等因素导致实测信号中混有噪声,噪声的存在将导致信号希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)时频分析结果失真。原因有二:其一是经验模态分解(Ensemble Empirical Mode,EMD)处理含噪... 爆破地震波信号采集会因监测环境、测试系统等因素导致实测信号中混有噪声,噪声的存在将导致信号希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)时频分析结果失真。原因有二:其一是经验模态分解(Ensemble Empirical Mode,EMD)处理含噪爆破地震波信号会得到具有模态混淆现象的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量;其二是Hilbert变换受Bedrosian定理的约束在处理模态混淆分量时会产生负值瞬时频率,从而造成巨大的分析误差。为获得真实的爆破振动属性需对HHT进行改进,在EMD中添加自适应噪声信号得到自适应补充集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)算法;再对CEEMDAN得到的IMF进行归一化Hilbert变换,得到改进归一化Hilbert变换(Improved Normalized Hilbert Transform,INHT)。通过上述两步可建立CEEMDAN-INHT时频分析算法,为验证该算法可有效提高含噪爆破地震波振动信号时频分析精度,进行HHT和CEEMDAN-INHT含噪仿真振动信号时频分析对比研究。最后将CEEMDAN-INHT用于某地下洞室爆破地震波信号时频分析中,发现该算法能有效克服EMD固有的模态混淆现象,同时得到反映真实爆破振动属性的时-频-能特征参数,对从频率-能量的角度进行洞室爆破开挖共振分析,实现爆破地震波危害控制具有一定的现实意义。 展开更多
关键词 爆破地震波信号 经验模态分解 HILBERT变换 固有模态函数
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基于EP-CEEMDAN-PED的隧道扩挖爆破网络延时分析 被引量:2
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作者 孙苗 李兴明 吴立 《爆破器材》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期51-57,共7页
经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)固有的端点效应和模态混淆导致其在进行爆破网络延时分析时出现不容忽视的误差。为了获得爆破现场实际网络延时,判断批次雷管的安全性,必须对EMD进行改进。通过对爆破地震波监测信号进... 经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)固有的端点效应和模态混淆导致其在进行爆破网络延时分析时出现不容忽视的误差。为了获得爆破现场实际网络延时,判断批次雷管的安全性,必须对EMD进行改进。通过对爆破地震波监测信号进行端点处理(endpoint processing,EP),改善EMD在处理信号实际端点时出现的端点突变现象,进而抑制EMD端点效应,提高固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)的稳定性和精度。对EMD进行改进,得到自适应补充集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),抑制低频趋势项模态混淆,并结合排列熵检测(permutation entropy detection,PED)来控制高频模态混淆。得到的EP-CEEMDAN-PED算法能识别微差爆破实际延期时间,且能有效克服EMD固有的端点效应和模态混淆现象,结合干扰减振法,可计算实际隧道扩挖爆破合理减振微差时间为55.14~57.93 ms,对爆破振动控制具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 爆破地震波信号 微差起爆 经验模态分解 固有模态函数
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