基于CEEMDAN联合模拟退火-改进小波阈值的光电倍增管信号去噪方法

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作者 王小鹏 许金玉 李家隆 《振动与冲击》 北大核心 2025年第24期278-288,共11页

针对化工生产中利用放射源穿透物料进行密度检测时,由于光电倍增管输出的光电转换信号中夹杂高斯白噪声而导致有效信号提取困难的问题,提出了一种自适应完备噪声经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adap... 针对化工生产中利用放射源穿透物料进行密度检测时,由于光电倍增管输出的光电转换信号中夹杂高斯白噪声而导致有效信号提取困难的问题,提出了一种自适应完备噪声经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与改进小波阈值相结合的去噪方法。首先构建光电转换信号函数模型,然后对信号进行模态分解,对分解后的模态函数通过相关系数法进行筛选,之后采用改进的小波阈值函数结合模拟退火优化阈值参数,使其更为适合信号函数模型,从而去除本征模态函数中的噪声成分,最后重构得到去噪后信号。通过试验对比表明,该方法能有效降低噪声干扰,在信噪比、均方根误差、波形相似参数均优于对比算法,提高了检测的精度。 展开更多

关键词 光电倍增管 自适应完备噪声经验模态分解(ceemdan) 改进小波阈值函数 模拟退火

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基于CEEMDAN-小波阈值的电容式棉种监测信号降噪方法 被引量：1

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作者 杨苗 任玲 +2 位作者 王双 李韬 张玉泉 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期71-81,共11页

针对电容式棉花排种监测中产生的信号含噪声导致排种信息不易提取的问题,提出CEEMDAN-小波阈值联合降噪方法。根据棉花排种质量检测原理构造含噪仿真信号,对比经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemb... 针对电容式棉花排种监测中产生的信号含噪声导致排种信息不易提取的问题,提出CEEMDAN-小波阈值联合降噪方法。根据棉花排种质量检测原理构造含噪仿真信号,对比经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和自适应噪声完备集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)去噪法3种传统方法对正常播种、漏播、重播仿真信号的降噪效果;其次将小波阈值去噪法融入CEEMDAN去噪法,设计相关系数阈值公式,区分大量含噪的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量与含有效信号的IMF分量,去除含噪IMF分量中的噪声且保留更多原始信号的形状特征,漏播、重播信号信噪比(SNR)分别增加4.9509、6.8493 dB,曲线相似度(NCC)分别增加0.0280、0.0549,平滑度(SR)分别减小0.0024、0.0045,改善了单独使用CEEMDAN去噪法对漏播、重播信号降噪效果不优的问题。搭建排种信号采集试验平台对所提方法进行验证,结果表明,该方法具有良好的降噪及信号特征还原能力,降噪后可实现对排种数量监测。 展开更多

关键词 电容式棉种监测信号 ceemdan去噪 小波阈值去噪 齿盘式穴播器

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基于CEEMDAN+WT的齿轮箱轴承故障诊断研究

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作者 齐佳宝 王琳 +4 位作者 刘劲涛 李家奇 顾渝林 朱怡波 陈冀驰 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期84-90,共7页

为了有效识别轴承故障,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值联合的卷积神经网络故障诊断模型。首先,运用自适应噪声完备集合经验模态分解算法将采集到的信号分解成本征模态分量,使用小波阈值法对高频的分量进行去噪处理;... 为了有效识别轴承故障,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值联合的卷积神经网络故障诊断模型。首先,运用自适应噪声完备集合经验模态分解算法将采集到的信号分解成本征模态分量,使用小波阈值法对高频的分量进行去噪处理;其次,将去噪后的分量和未去噪的分量进行重构,得到去噪后的信号;最后,基于支持向量机及卷积神经网络建立轴承故障诊断模型,将去噪后的信号进行分类处理。结果表明:基于支持向量机建立的模型准确率可达到88.2%,基于卷积神经网络建立的模型准确率可达到98.5%以上。 展开更多

关键词 轴承振动信号 ceemdan+小波阈值 去噪处理 卷积神经网络

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基于CEEMDAN和改进小波阈值的谐波信号去噪研究

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作者 彭腾辉 石开明 +3 位作者 孔繁泽 汪家晗 党泉 于淼 《电气应用》 2025年第10期117-124,共8页

鉴于实际风电场并网点测得的谐波信号常受噪声干扰的问题,提出一种联合自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进小波阈值的谐波去噪算法。该算法利用CEEMDAN将染噪谐波信号自适应地分解为一系列本征模态函数(IMFs),并将噪声和信... 鉴于实际风电场并网点测得的谐波信号常受噪声干扰的问题,提出一种联合自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进小波阈值的谐波去噪算法。该算法利用CEEMDAN将染噪谐波信号自适应地分解为一系列本征模态函数(IMFs),并将噪声和信号按不同频率范围分离,随后分别计算各IMF分量与原始谐波信号的相关性系数,然后通过设定阈值选择相关性系数小于该阈值的高频IMF分量进行改进小波阈值去噪,最后与保留的IMF分量合并后,重构得到纯净的谐波信号。实验基于MATLAB/Simulink平台搭建了双馈风电场的并网仿真模型以进行去噪算法的分析。结果表明,联合去噪算法的去噪效果较为理想,其在定性和定量两方面均优于对比分析的其他4种算法,为后续准确分析谐波信号中的成分奠定了基础。 展开更多

关键词 ceemdan 改进小波阈值 双馈风电场 谐波去噪

原文传递

CEEMDAN联合小波包阈值去噪算法在FOCT中的去噪应用

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作者 孟庆喜 岳光华 +2 位作者 赵新科 王炳蔚 董华军 《大连交通大学学报》 2025年第6期157-164,共8页

光纤电流互感器(FOCT)通过将光能转换为磁场能再转换回光能的原理,已逐渐成为配电网规划中输电线路电流检测和监测的关键组件。然而,由于FOCT的工作环境复杂多变,其输出信号中往往包含各类噪声,对设备的长期运行稳定性和检测精度造成一... 光纤电流互感器(FOCT)通过将光能转换为磁场能再转换回光能的原理,已逐渐成为配电网规划中输电线路电流检测和监测的关键组件。然而,由于FOCT的工作环境复杂多变,其输出信号中往往包含各类噪声,对设备的长期运行稳定性和检测精度造成一定影响。针对FOCT输出信号的特性,在现有小波包阈值去噪技术基础上,提出了一种结合完全集成经验模态分解与自适应噪声(CEEMDAN)和小波包阈值去噪的联合算法。该算法旨在通过CEEMDAN算法对复杂的非线性、非平稳信号进行高效分解,再利用小波包阈值去噪技术精确去除噪声成分,从而有效提升信号处理的精度和效率。该算法首先采用CEEMDAN算法对初始信号进行分解,得到包含不同频率成分信息的一系列固有模态函数(IMF);其次,针对每个IMF应用小波包阈值去噪技术,根据信号特征自适应选择最优的小波基和阈值参数,实现对噪声的有效抑制;最后,将去噪后的IMF重构,恢复出更纯净、准确的原始信号。试验结果分析表明,该算法在处理特定类型噪声时可显著改善信噪比,对部分信号的信噪比提升幅度可达20 dB以上。这表明该算法可有效抑制噪声,保留信号细节,并具有信号分析更全面、自适应性更强等优势,从而提高FOCT的运行稳定性与检测精度。 展开更多

关键词 光纤电流互感器 ceemdan算法 小波包阈值去噪

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基于改进CEEMDAN-FE-小波阈值的局部放电信号降噪算法

6

作者 蔡谦 钱勇 +2 位作者 赵九一 徐治仁 盛戈皞 《电气自动化》 2025年第2期58-62,共5页

电气设备局部放电信号的去噪对电气设备状态监测具有重要意义。提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解-模糊熵-小波阈值的降噪方法。首先对局部放电信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解;然后对分解后的各阶本征模态分量... 电气设备局部放电信号的去噪对电气设备状态监测具有重要意义。提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解-模糊熵-小波阈值的降噪方法。首先对局部放电信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解;然后对分解后的各阶本征模态分量求取模糊熵,将它们分为信号主导和噪声主导的分量,并对后者采用改进的小波阈值降噪;接着将信号重构,得到降噪后的信号;最后分别对仿真和实测的局放信号采用所提方法和其他降噪方法进行降噪处理和比较。结果表明:所提算法能够实现对白噪声和窄带干扰的抑制,指标信噪比和均方误差相较于其他降噪方法均更优。所提算法具有较好的降噪效果,为电力系统变压器绝缘状态的评估技术提供可行性。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 模糊熵 改进小波阈值 局部放电 降噪

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基于CEEMDAN-SampEn-改进小波阈值的重介质旋流器振动信号处理研究

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作者 李顺堂 郑钢丰 +2 位作者 张海龙 吴子洋 周铮 《选煤技术》 2025年第2期78-88,共11页

为了有效去除重介质旋流器振动信号中的外部噪声,提升设备故障检测效率和可靠性,解决重介质旋流器振动信号去噪效果差、提取信号特征困难的问题,提出了一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、样本熵(SampEn)和改进小波阈值... 为了有效去除重介质旋流器振动信号中的外部噪声,提升设备故障检测效率和可靠性,解决重介质旋流器振动信号去噪效果差、提取信号特征困难的问题,提出了一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、样本熵(SampEn)和改进小波阈值的信号处理方法。首先使用CEEMDAN抑制模态混叠,生成固有模态函数(IMF);再基于样本熵识别并筛选熵值较高的噪声分量;然后对含噪分量应用改进小波阈值去噪,保留有效信号特征;最后重构去噪后的IMF分量与未受噪声影响的模态分量,得到优化信号。仿真信号的模拟实验表明:该方法在信噪比(SNR)、均方误差(MSE)和波形相似系数(NCC)指标上显著优于传统小波阈值法、CEEMDAN法和CEEMDAN-小波阈值法,其中SNR提升至33.36 dB,MSE降至0.0095,NCC达0.9999。实例验证中,对涡北选煤厂重介质旋流器振动信号处理结果显示:样本熵筛选出前6个IMF分量为噪声主导;改进方法能够有效去除高频噪声,同时保留了低频故障特征;其在实际应用中体现出了出色的去噪效果与特征保留能力,Lempel-Ziv复杂度(LZC)回升至47。所提出的CEEMDAN-SampEn-改进小波阈值法通过多尺度分解、熵值筛选与优化阈值去噪,实现了重介质旋流器振动信号的高效去噪,为故障诊断提供了更清晰的信号,该方法在仿真与实例验证中均表现出优异性能,具备重要理论价值与工程应用潜力。 展开更多

关键词 重介质旋流器 振动信号 故障特征识别 ceemdan 样本熵 改进小波阈值 信噪比 均方误差 波形相似系数

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联合CEEMDAN与改进小波阈值的甲烷传感器去噪方法

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作者 汤成 梁伟鄯 《测控技术》 2025年第11期18-26,共9页

针对甲烷传感器采样信号在系统和环境影响下呈现高噪声特性的问题,研究了自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)与改进阈值函数的小波变换(Wavelet Transform,... 针对甲烷传感器采样信号在系统和环境影响下呈现高噪声特性的问题,研究了自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)与改进阈值函数的小波变换(Wavelet Transform, WT)去噪方法。首先,提出了利用基于欧氏距离的K-means一致性聚类结合峭度值的方法,将CEEMDAN分解所得本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)划分成噪声分量、混叠分量和信号分量,相较于传统依赖于人工经验筛选的方法更加合理可靠。然后,引入利普希茨(Lipschitz)指数作为调节因子改进小波阈值函数,该阈值函数可随分解尺度的增加自适应调整,减少信号的振荡和失真。接着,利用解相关算法去除混叠分量的非线性相关性。最后,将处理好的噪声分量、信号分量和残余分量进行重构,得到最终的去噪信号。实验结果表明,根据所提方法重构后的甲烷传感器信号比CEEMDAN-DFA(Detrended Fluctuation Analysis,去趋势波动分析)-软阈值方法的信噪比提升了15.9%,归一化均方根误差减小了35.8%,脉冲因子减小了0.85%,波动指数减小了62.7%,证明该方法能有效提高甲烷传感器信号的测量精度和稳定性。 展开更多

关键词 一致性聚类 自适应噪声完全集合经验模态分解 利普希茨指数 改进小波阈值函数 甲烷传感器

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基于CEEMDAN和小波软阈值的电能质量扰动信号去噪新方法 被引量：14

9

作者 张震 刘明萍 +1 位作者 张镇涛 汪庆年 《现代电子技术》 2021年第18期63-68,共6页

为了有效降低噪声对电能质量扰动信号检测的影响,文中提出基于自适应加噪的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波软阈值相结合的去噪新方法。该方法利用CEEMDAN将含噪信号分解成为多个频率由高到低的固有模态分量(IMF),采用BP神经网络... 为了有效降低噪声对电能质量扰动信号检测的影响,文中提出基于自适应加噪的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波软阈值相结合的去噪新方法。该方法利用CEEMDAN将含噪信号分解成为多个频率由高到低的固有模态分量(IMF),采用BP神经网络对含噪信号两端进行延拓来抑制端点效应,通过计算各IMF的多尺度排列熵(MPE)的均值来确定高频含噪分量和低频扰动信号分量,然后使用小波软阈值对高频分量进行去噪,最后将去噪后的IMF与低频IMF进行信号重构,这样既保留了高频分量的有效信息又滤除了噪声。仿真实验表明,利用所选定的新方法去噪效果相对于小波硬阈值去噪、小波软阈值等传统方法有一定的优势,去噪后的信号能够真实地反映电能质量扰动信号的特征,所得结果合理、有效。 展开更多

关键词 电能质量 信号去噪 ceemdan 小波软阈值 IMF分解 噪声滤除

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CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法研究 被引量：20

10

作者 蔡改贫 赵小涛 +2 位作者 胡显能 黄祥海 陈慧明 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第7期1077-1085,共9页

针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解... 针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解成一系列IMF分量;其次采用连续均方误差准则确定含噪声较多的高频IMF分量;然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频IMF分量进行去噪处理;最后将去噪后的IMF分量和去噪的IMF分量进行重构,从而得到去噪后的信号。通过对实测球磨机筒体振动信号进行去噪分析,结果表明本研究提出的联合去噪方法去噪后信号的信噪比更高、均方根误差更低,证明该方法具有更高的去噪精度。 展开更多

关键词 筒体振动信号 联合去噪 ceemdan去噪 小波阈值去噪 重构

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基于CEEMDAN和MPE的导墙振动信号降噪方法及应用 被引量：8

11

作者 刘昉 张鲁丰 +2 位作者 庞博慧 梁超 姚烨 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期91-97,共7页

针对泄流导墙实测振动位移信号中存在随机噪声的问题,将多尺度排列熵引入到泄流导墙振动信号的降噪处理中,使用一种应用于泄流结构的基于自适应噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)和多尺度排列熵(MPE)联合去噪的方法。首先,通过CEEMDA... 针对泄流导墙实测振动位移信号中存在随机噪声的问题,将多尺度排列熵引入到泄流导墙振动信号的降噪处理中,使用一种应用于泄流结构的基于自适应噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)和多尺度排列熵(MPE)联合去噪的方法。首先,通过CEEMDAN方法对导墙振动信号进行处理,得到一系列固有模态函数(IMF);其次,通过多尺度排列熵分析各IMF的随机性,并以多尺度排列熵值作为评价指标,将各IMF分量筛选为含噪声的IMF分量和纯净的IMF分量;最后,利用小波阈值降噪方法对含噪声的IMF分量进行降噪处理,将降噪处理后的数据与剩余纯净的IMF分量重构,获得降噪后的泄流导墙振动信号。仿真信号和工程实例结果表明:使用该方法提高了信号的降噪效果,能精确去除泄流导墙振动信号中的噪声,且有效保留了振动信号中的特征信息,具有一定的可行性。该方法的降噪结果可以作为实现对泄流导墙安全监测的可靠依据,可以应用到与之类似的导墙振动信号降噪处理中,为实现泄流导墙结构的健康运行打下基础。 展开更多

关键词 泄流导墙振动信号 ceemdan 多尺度排列熵 小波阈值分析 信号降噪

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基于CEEMDAN和小波包分解的闸门振动信号降噪研究 被引量：1

12

作者 李初辉 孔令超 +2 位作者 董懿 杨赛 黄天雄 《水电站机电技术》 2024年第1期16-18,119,共4页

针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN(经验模态分解)和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成... 针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN(经验模态分解)和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成多个本征模态函数(IMF),每个IMF代表不同频率的振动成分,使得外部干扰和真实信号成分可以分离。随后,小波包分解能够将每个IMF进一步分解成不同尺度和频率的子频带,这有助于更准确地定位和分离干扰成分。对每个子频带应用阈值去噪技术,可以有效去除噪声,保留真实信号。由测试结果可知,该算法能很好地剔除闸门振动信号中的无用噪声,有效提高闸门振动信号的准确性。 展开更多

关键词 闸门 振动信号 ceemdan 小波包分解 阈值降噪

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基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术 被引量：3

13

作者 王玉梅 郑义 《电子科技》 2023年第1期60-66,74,共8页

针对电网环境噪声导致自适应噪声的CEEMDAN谐波检测精度低的问题,文中提出了一种基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术。利用修正因子T j自适应调整阈值,通过可调参数τ调节阈值函数软、硬特性,并将改进的小波阈值去噪... 针对电网环境噪声导致自适应噪声的CEEMDAN谐波检测精度低的问题,文中提出了一种基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术。利用修正因子T j自适应调整阈值,通过可调参数τ调节阈值函数软、硬特性,并将改进的小波阈值去噪方法应用于谐波信号的预处理。经预处理的信号再进行CEEMDAN分解,可有效抑制模态混叠束缚。运用相关度判据去除虚假分量,并利用Hilbert变换解调包含谐波特征的分量,准确提取其幅频信息。经MATLAB仿真可知,改进小波阈值去噪与CEEMDAN-HT的融合算法可将稳态谐波检测平均误差被控制在1%以下,暂态谐波检测平均误差被控制在2.1%以下,呈现出良好的抗噪性能。 展开更多

关键词 改进小波阈值去噪 ceemdan 模态混叠 修正因子 虚假分量 相关度判据 谐波检测 HILBERT变换

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CEEMDAN-小波包联合算法在ECG中的降噪应用 被引量：4

14

作者 蔡俊 张翔风 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2022年第12期41-49,共9页

针对心电信号采集过程中存在的多种噪声干扰,提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合去噪算法。该方法首先通过CEEMDAN分解含噪心电信号得到一组固有模态分量函数(IMF),之后计算每个IMF与原心电信号的相关系数,... 针对心电信号采集过程中存在的多种噪声干扰,提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合去噪算法。该方法首先通过CEEMDAN分解含噪心电信号得到一组固有模态分量函数(IMF),之后计算每个IMF与原心电信号的相关系数,绘制出IMF分量的频谱图。将相关系数和IMF频谱图相结合来筛选出含噪明显的本征模态分量,对高频含噪分量进行小波包阈值去噪处理,对低频含有基线漂移的分量用中值滤波器滤除,最后将信号重构得到去噪后的信号。以MIT-BIH心律失常数据库的数据为实验样本,分别应用现有的四种算法和该算法做去噪处理,结果表明经该算法处理过的信号信噪比更高,均方根误差更小,降噪效果更佳。 展开更多

关键词 ceemdan 小波包变换 ECG信号 相关系数 阈值去噪

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基于CEEMDAN和小波阈值的ECG去噪算法研究 被引量：18

15

作者 徐阳 罗明璋 李涛 《现代电子技术》 北大核心 2018年第7期45-48,53,共5页

提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进... 提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进行小波阈值去噪;然后统计包括余量在内所有IMF分量的过零率,过零率小于1.5的IMF分量即为基线漂移信号,直接剔除;最后将经过小波阈值去噪的IMF分量与剔除基线漂移之后的其他IMF分量一起进行合并重构,实现ECG信号的去噪和基线校正。用所提算法对MIT-BIH心电数据库中的ECG信号进行去噪处理,结果表明ECG信号中的随机噪声得到很好的抑制,同时获得了良好的基线漂移校正效果。 展开更多

关键词 ECG信号 ceemdan 小波阈值 随机噪声 基线漂移 去噪算法

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基于CEEMDAN和小波阈值去噪的混合积分位移算法 被引量：5

16

作者 胡超 毛宽民 +1 位作者 张东峰 周嘉诚 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2021年第8期99-105,共7页

为降低噪声干扰、低频误差及信号漂移等对加速度信号积分位移信号还原度的影响,提出了一种采用自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和小波阈值去噪对加速度信号进行预处理,时域积分结合频域积分的位移信号还原方法。通过仿... 为降低噪声干扰、低频误差及信号漂移等对加速度信号积分位移信号还原度的影响,提出了一种采用自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和小波阈值去噪对加速度信号进行预处理,时域积分结合频域积分的位移信号还原方法。通过仿真分析及试验测试结果对比,该方法能够有效降低采集的加速度信号中存在的高低频误差影响。误差评价指标MAE和RMSE均有改善,混合积分方法位移信号还原程度高。 展开更多

关键词 ceemdan 小波阈值去噪 位移信号 加速度信号 混合积分

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基于CEEMDAN-CNN的钻头磨损状态监测研究 被引量：10

17

作者 刘奕呈 李玉梅 +1 位作者 张涛 李超 《石油机械》 北大核心 2022年第9期59-65,共7页

钻头磨损状态的准确监测对于提高钻井效率、规避钻井事故的发生具有重大意义。针对钻井过程中钻头磨损状态监测困难的问题,结合井下近钻头工程参数短节所测数据,提出基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值以及卷积神经网络... 钻头磨损状态的准确监测对于提高钻井效率、规避钻井事故的发生具有重大意义。针对钻井过程中钻头磨损状态监测困难的问题,结合井下近钻头工程参数短节所测数据,提出基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值以及卷积神经网络(CNN)的钻头磨损监测模型。首先将近钻头工程参数测量短节测得的振动数据进行基于自适应噪声完备经验模态分解,得到一系列本征模态函数分量,再对本征模态函数分量进行小波阈值去噪并完成信号重构,最后根据重构信号提取钻头磨损特征,完成卷积神经网络模型训练和钻头磨损状态识别。研究结果表明,钻头磨损监测模型精度达到92.3%,即该模型能准确识别钻头磨损状态且识别准确率高。研究结果可为及时调整钻井参数、确定更换钻头时机等提供技术支持。 展开更多

关键词 钻头磨损 自适应噪声完备经验模态分解 小波阈值 卷积神经网络 近钻头工程参数 磨损监测

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基于CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法 被引量：9

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作者 于宏旭 文汉江 +2 位作者 刘焕玲 董杰 蔺文奇 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第10期1005-1009,共5页

为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征... 为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征模态函数(intrinsic mode function,IMF),对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列。利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果。结果表明,本文方法效果最优。 展开更多

关键词 高程时间序列 ceemdan 小波包多阈值 去噪

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结合CEEMDAN的改进小波阈值地下水温观测数据去噪方法 被引量：16

19

作者 孙德贤 欧同庚 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第4期435-440,共6页

提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)的改进小波阈值降噪算法,用于地下水温观测数据的去噪。在利用该方法与传统的去噪方法分别对仿真信号进行降噪后发现,该去噪方法性能更优,并且在对实际采集到的含有噪声及异常... 提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)的改进小波阈值降噪算法,用于地下水温观测数据的去噪。在利用该方法与传统的去噪方法分别对仿真信号进行降噪后发现,该去噪方法性能更优,并且在对实际采集到的含有噪声及异常突变的地下水温数据进行处理方面,也展现出比传统单一滤波手段更好的效果。 展开更多

关键词 ceemdan 小波阈值降噪 地下流体观测

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改进CEEMDAN结合新型小波变换的激光雷达去噪算法 被引量：7

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作者 冯帅 曹茹茹 +1 位作者 马愈昭 丁超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4054-4061,共8页

针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题,将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)和新型小... 针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题,将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)和新型小波变换相结合,提出一种激光雷达去噪算法。首先,激光雷达回波信号通过CEEMDAN进行分解,获得多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。其次,引入DFA算法计算各IMF分量与原始回波信号的标度指数,自适应地将IMF分量划分为信息主导分量和噪声主导分量。再次,采用新型小波变换对噪声主导分量进行去噪处理。最后,将信息主导分量和去噪后的噪声主导分量进行信号合并重建。激光雷达仿真信号在-10 dB的去噪结果表明,与改进的CEEMDAN结合小波软硬阈值相比,所提算法的均方根误差分别降低了52.13%和96.49%,信噪比分别提高了3.9323 dB和3.7542 dB。实测信号的去噪结果也表明,所提算法在低信噪比条件下稳健性好且去噪性能更佳。 展开更多

关键词 激光雷达 去噪 自适应噪声完备集合经验模态分解 小波阈值函数

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