【摘 要】
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煤矿动力灾害发生会导致地下岩石破裂,传感器接收岩石发生破裂时诱发的微震信号,形成微震数据。在数据采集过程中由于易受到噪音的干扰,使得采集到的信号中包含大量无效信号。目前微震信号降噪方法有很多,其中经验模式分解(EMD)是微震信号处理领域中常用的降噪方法,但是EMD算法存在模态混叠现象,VMD算法克服了 EMD算法存在的不足。但由于VMD算法并不能彻底的实现信号与噪声之间的分离,为了实现对含有噪音的
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煤矿动力灾害发生会导致地下岩石破裂,传感器接收岩石发生破裂时诱发的微震信号,形成微震数据。在数据采集过程中由于易受到噪音的干扰,使得采集到的信号中包含大量无效信号。目前微震信号降噪方法有很多,其中经验模式分解(EMD)是微震信号处理领域中常用的降噪方法,但是EMD算法存在模态混叠现象,VMD算法克服了 EMD算法存在的不足。但由于VMD算法并不能彻底的实现信号与噪声之间的分离,为了实现对含有噪音的微震信号进一步有效降噪,需要结合其他算法进行降噪处理。在实际信号处理中为了达到有效降噪的目的以及在降噪时实现对微震信号特征的保留,本文在VMD算法的基础上,通过对微震信号特征的研究,提出了基于信号频谱特征的VMD与小波包降噪算法。首先根据VMD算法分解的特性以及小波包降噪算法的优点,提出了基于VMD与小波包的降噪算法;然后根据微震信号的频谱特征,对VMD分解后得到的一系列模态分量使用基于信号频谱特征的模态选择方法进行选择,最后对选取的有用模态分量进行小波包降噪。通过实验分析证明,使用本文算法对含有噪音的微震信号进行降噪处理,能够在保留信号特征的情况下获得较高的信噪比和较低的均方根误差。
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