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题名基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法研究
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作者
闫鹏
张云鹏
周倩倩
杨曦
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机构
华北理工大学矿业工程学院
华北理工大学河北省矿业开发与安全技术重点实验室
华北理工大学期刊社
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出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第1期212-220,共9页
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基金
河北省教育厅在读研究生创新能力培养资助项目(CXZZBS2023124)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2023166)
+1 种基金
河北省自然科学基金(E2016209388)
国家自然科学基金资助项目(52074124)。
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文摘
针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类特性以及小波包的降噪优势,不仅可以有效抑制端点效应,也具有良好的降噪效果。研究结果表明:在仿真信号端点效应抑制试验中,与多项式拟合和边界局部特征延拓方法相比,改进EMD方法的能量误差和均方误差最小。在实测爆破振动信号降噪中,与EMD和变分模态分解(VMD)方法相比,改进EMD方法的信噪比(20.94 dB)最大,均方根误差(0.0031)最小。改进EMD方法不仅可以较好保存中低频(0~200 Hz)信号能量,对200 Hz以上高频噪声也具有良好滤除效果。
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关键词
经验模态分解(EMD)
爆破振动信号
端点效应
K-MEANS算法
小波包
降噪
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Keywords
empirical mode decomposition(EMD)
blasting vibration signal
end effect
K-means algorithm
wavelet packet
denoising
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分类号
TD235
[矿业工程—矿井建设]
O384
[理学—流体力学]
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