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基于IPSO-VMD联合小波阈值的超低空磁异常信号去噪方法
1
作者
杨帆
徐春雨
李肃义
《电子测量与仪器学报》
2025年第6期204-211,共8页
变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)...
变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)联合小波阈值的去噪方法。首先,通过引入自适应惯性权重和学习因子策略,利用排列熵作为自适应函数,实现了对上述参数自适应。之后,采用最优参数组合对信号进行分解,并对异常分量应用小波阈值去噪处理。最终,将信号重构并获得去噪后的信号。仿真实验结果表明,该方法相比其他方法将信噪比提升了约9.44 dB,相关系数达到约0.74,获得了良好的去噪效果。通过野外实验表明,去噪后的实测信号磁异常位置明显,有效降低了环境噪声对信号的干扰,显示出在野外超低空磁目标勘探中的应用潜力。
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关键词
超低空磁异常探测
改进粒子群优化(IPSO)
变分模态分解(VMD)
参数自适应
小波阈值
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职称材料
题名
基于IPSO-VMD联合小波阈值的超低空磁异常信号去噪方法
1
作者
杨帆
徐春雨
李肃义
机构
吉林大学仪器科学与电气工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
2025年第6期204-211,共8页
基金
国家重点研发计划(2021YFB3900205)项目资助。
文摘
变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)联合小波阈值的去噪方法。首先,通过引入自适应惯性权重和学习因子策略,利用排列熵作为自适应函数,实现了对上述参数自适应。之后,采用最优参数组合对信号进行分解,并对异常分量应用小波阈值去噪处理。最终,将信号重构并获得去噪后的信号。仿真实验结果表明,该方法相比其他方法将信噪比提升了约9.44 dB,相关系数达到约0.74,获得了良好的去噪效果。通过野外实验表明,去噪后的实测信号磁异常位置明显,有效降低了环境噪声对信号的干扰,显示出在野外超低空磁目标勘探中的应用潜力。
关键词
超低空磁异常探测
改进粒子群优化(IPSO)
变分模态分解(VMD)
参数自适应
小波阈值
Keywords
ultra-low altitude magnetic anomaly detection
improved particle swarm optimization(IPSO)
variational mode decomposition(VMD)
parameter adaptation
wavelet threshold
分类号
TP393.1 [自动化与计算机技术]
TN98 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IPSO-VMD联合小波阈值的超低空磁异常信号去噪方法
杨帆
徐春雨
李肃义
《电子测量与仪器学报》
2025
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