针对分布式光纤声传感系统信号信噪比过低的问题,提出一种基于时域局部广义最大互相关熵(TLGMCC)准则联合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与提升小波变换(LWT)的优化降噪方法。首先,使用自适应噪声完备CEEMDAN对原始信号进行分...针对分布式光纤声传感系统信号信噪比过低的问题,提出一种基于时域局部广义最大互相关熵(TLGMCC)准则联合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与提升小波变换(LWT)的优化降噪方法。首先,使用自适应噪声完备CEEMDAN对原始信号进行分解,获取模态分量。接着,将原始信号与这些模态分量分割为多个时间局部片段,并计算它们对应时间局部片段的相关熵值。然后,通过LWT算法处理弱相关分量,最后重构剩余分量以完成去噪过程。实验结果表明:在5 km的传感距离和10 m的空间分辨率的条件下,系统的信噪比达到了54.36 d B,同时均方根误差降低至0.091。展开更多
噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典DEMON谱提取中高频信号频段的选取会影响DEMON谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mod...噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典DEMON谱提取中高频信号频段的选取会影响DEMON谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法获得一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据各阶模态函数与原信号的相关程度,筛选出更具代表性的几阶固有模态函数进行解调,再对解调的结果运用11/2维谱分析方法进行谱分析以抑制高斯噪声,通过这种方法获得的DEMON谱信噪比优于传统方法。实测湖试数据分析结果表明,该改进方法可以有效地进行特征提取,结果优于经典DEMON谱分析方法;该改进方法具有一定的实用性,有利于进行后续目标分类识别。展开更多
文摘针对分布式光纤声传感系统信号信噪比过低的问题,提出一种基于时域局部广义最大互相关熵(TLGMCC)准则联合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与提升小波变换(LWT)的优化降噪方法。首先,使用自适应噪声完备CEEMDAN对原始信号进行分解,获取模态分量。接着,将原始信号与这些模态分量分割为多个时间局部片段,并计算它们对应时间局部片段的相关熵值。然后,通过LWT算法处理弱相关分量,最后重构剩余分量以完成去噪过程。实验结果表明:在5 km的传感距离和10 m的空间分辨率的条件下,系统的信噪比达到了54.36 d B,同时均方根误差降低至0.091。
文摘噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典DEMON谱提取中高频信号频段的选取会影响DEMON谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法获得一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据各阶模态函数与原信号的相关程度,筛选出更具代表性的几阶固有模态函数进行解调,再对解调的结果运用11/2维谱分析方法进行谱分析以抑制高斯噪声,通过这种方法获得的DEMON谱信噪比优于传统方法。实测湖试数据分析结果表明,该改进方法可以有效地进行特征提取,结果优于经典DEMON谱分析方法;该改进方法具有一定的实用性,有利于进行后续目标分类识别。
