基于ICEEMD的地震信号去噪 被引量：14

1

作者 杨凯 《工程地球物理学报》 2017年第6期648-657,共10页

ICEEMD是CEEMD的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解过程中产生的诸多问题,如分解模态中的残留噪声和模态混叠。基于ICEEMD提出一种新的地震信号去噪方法,含噪信号经过ICEEMD分解之后,有效信号集中在更少的模态中,通过重构信号... ICEEMD是CEEMD的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解过程中产生的诸多问题,如分解模态中的残留噪声和模态混叠。基于ICEEMD提出一种新的地震信号去噪方法,含噪信号经过ICEEMD分解之后,有效信号集中在更少的模态中,通过重构信号固有的模态可以有效实现地震信号去噪。合成信号例子阐明了ICEEMD去噪方法的效果,并与传统的基于CEEMD的去噪方法进行了对比。实际数据处理结果进一步验证了文中提出方法的优势,即在有效压制随机噪声提高地震资料信噪比的同时,能够最大程度地保护有效信号。 展开更多

关键词 EMD EEMD CEEMD iceemd 随机噪声

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基于ICEEMD-RAKSVD的地震弱信号去噪方法 被引量：2

2

作者 朱剑兵 《物探化探计算技术》 CAS 2022年第2期144-151,共8页

随着勘探精度的提高,弱信号在地震勘探信号里越来越被重视。识别弱信号的核心是通过去除噪音来提取有效信号,在众多去噪方法中,基于CEEMD与KSVD的去噪方法能够达到较好的去噪效果,但其计算效率相对较低。这里将改进的CEEMD(ICEEMD)与正... 随着勘探精度的提高,弱信号在地震勘探信号里越来越被重视。识别弱信号的核心是通过去除噪音来提取有效信号,在众多去噪方法中,基于CEEMD与KSVD的去噪方法能够达到较好的去噪效果,但其计算效率相对较低。这里将改进的CEEMD(ICEEMD)与正则化近似KSVD(RAKSVD)有机结合起来,该方法首先利用ICEEMD将信号分解为主导模态和过渡模态,对于不同的模态,分别利用发挥RAKSVD对弱信号识别的优势,对不同类别模态进行相应地处理,使含噪弱信号中的噪声得到了很好的压制,模型测试和实际应用表明,该方法不仅提高了计算效率,而且取得了预期的去噪效果,有利于对弱信号的提取和识别。 展开更多

关键词 弱信号 去噪 RAKSVD iceemd 固有模态函数

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基于ICEEMD的人脸视频心率检测 被引量：7

3

作者 李昌兴 钟清华 廖金湘 《激光杂志》 北大核心 2019年第1期33-36,共4页

基于BCG(心冲击)原理,应用ICEEMD(改进的完备整体经验模态分解),实现人脸视频的心率检测。首先,在人脸区域选取任意大小的感兴趣区域(ROI),将其中心点作为特征点进行跟踪,取该点在垂直方向的运动轨迹作为原始信号。然后,采用ICEEMD将原... 基于BCG(心冲击)原理,应用ICEEMD(改进的完备整体经验模态分解),实现人脸视频的心率检测。首先,在人脸区域选取任意大小的感兴趣区域(ROI),将其中心点作为特征点进行跟踪,取该点在垂直方向的运动轨迹作为原始信号。然后,采用ICEEMD将原始信号分解为一系列的模态,选择主要频率在0. 7~3 Hz(正常心率范围)的模态重构作为脉搏信号。最后使用峰值计数或者功率谱的方法计算心率。通过与指夹式脉搏计对比,在测试者中获得的视频心率具有较高准确率。 展开更多

关键词 BCG iceemd 特征点 心率检测

原文传递

基于ICEEMD-ICA与MDP准则的变形监测数据去噪方法 被引量：13

4

作者 许承权 范千 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1658-1665,共8页

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empir... 针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD)、ICA与最小失真准则(minimal distortion principle,MDP)相结合进行变形数据去噪的方法。首先,使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解,并以此构建虚拟噪声信号;其次,对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解,提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号,再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道,使用ICA进行处理;然后,通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数,解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题;最后,使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性。对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析,结果表明,所提方法可取得良好的去噪效果,有效提升去噪的性能指标,充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性。 展开更多

关键词 改进完备集成经验模态分解 独立分量分析 二次虚拟噪声 最小失真准则 变形监测数据去噪

原文传递

基于ICEEMD-EFICA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究 被引量：4

5

作者 宋宇宙 刘兆亮 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第4期494-497,520,共5页

针对滚动轴承早期故障信号十分微弱,故障特征提取困难的问题,对轴承早期故障信号的频域分解、信号重构、降噪解混等方面进行了研究,提出了一种基于改进后的完备总体经验模态分解(ICEEMD)和高效快速独立分量分析(EFICA)的联合降噪方法。... 针对滚动轴承早期故障信号十分微弱,故障特征提取困难的问题,对轴承早期故障信号的频域分解、信号重构、降噪解混等方面进行了研究,提出了一种基于改进后的完备总体经验模态分解(ICEEMD)和高效快速独立分量分析(EFICA)的联合降噪方法。首先,采用了ICEEMD算法,将振动信号分解成一系列固有模态分量(IMF);其次,设计了峭度准则,并选取相应分量完成了虚拟通道信号和振动冲击信号的重构;研究了EFICA对重构信号的盲源分离,有效降低了振动信号中的噪声,使故障频率的能量幅度最大,利于识别故障特征;最后,搭建了实验平台,进行了实际的滚动轴承早期故障诊断实验。研究结果表明:该方法能明显抑制噪声和调制频率成分干扰,突出故障特征频率成分;与CEEMD和EFICA结合的方法对比,采用该方法后信噪比提高了24.76%,能更准确地辨别故障信息,可以满足轴承诊断的要求。 展开更多

关键词 滚动轴承 iceemd EFICA 故障诊断 联合降噪

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基于ICEEMD及AWOA优化ELM的机械故障诊断方法 被引量：31

6

作者 张淑清 苑世钰 +2 位作者 姚玉永 穆勇 王丽丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期172-180,共9页

旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程... 旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程中产生伪模态,其模式中残留噪声小,使提取故障信息更加准确。利用ICEEMD将采集到的信号分解成多个本征模态函数(IMF),对滚动轴承不同故障状态IMF的斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)的计算结果进行分析,得出筛选IMF的标准为其SRCC大于0.02;将筛选后的IMF的混合熵(HE)作为特征向量。WOA相比其他仿生算法所需要调整的相关参数少、收敛速度快、稳定性好。AWOA利用自适应权重优化WOA的局部搜索方式,进一步提高了收敛精度。利用AWOA对ELM的权值和阈值进行优化,可以提高故障诊断的准确率。通过对比实验证明,AWOA-ELM的学习能力强、故障诊断的准确率更高。AWOA-ELM应用在滚动轴承不同尺寸滚珠和外圈故障诊断中,对滚珠故障诊断的准确率达到99.5%,对外圈故障诊断的准确率达到100%。 展开更多

关键词 改进的完备集合经验模态分解 混合熵 自适应鲸鱼算法优化极限学习机 机械故障诊断方法

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基于ICEEMD-PE的脑血氧降噪方法研究 被引量：3

7

作者 吴凯 张欢 +1 位作者 刘燕 戴亚康 《计算机与数字工程》 2018年第8期1511-1515,1574,共6页

脑血氧在临床治疗和诊断中起着重要作用,然而在基于近红外光谱技术的信号采样过程中由于人体的生理活动和随机噪声等干扰带来的基线漂移和高频噪声,严重影响了数据的精确度。因此,论文提出一种改进的总体完备经验模态分解(ICEEMD)和排列... 脑血氧在临床治疗和诊断中起着重要作用,然而在基于近红外光谱技术的信号采样过程中由于人体的生理活动和随机噪声等干扰带来的基线漂移和高频噪声,严重影响了数据的精确度。因此,论文提出一种改进的总体完备经验模态分解(ICEEMD)和排列熵(PE)相结合的方法对脑血氧信号进行降噪处理。首先,对脑血氧信号进行ICEEMD分解,得到一系列本征模态函数(IMF);然后,将所有IMF引入排列熵计算,选取阈值,剔除噪声;最后,对信号进行重构,产生去噪后的信号。实验结果表明,该方法可以有效抑制脑血氧信号中的基线漂移和高频噪声,提高数据的精确度。 展开更多

关键词 脑血氧 改进的总体完备经验模态分解 排列熵 降噪

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基于ICEEMD和压缩感知理论的脉搏信号去噪

8

作者 高利雯 《电子设计工程》 2020年第21期10-13,19,共5页

针对脉搏信号易受噪声干扰的特性,提出了一种基于改进的完全集合经验模态分解ICEEMD和压缩感知理论的脉搏信号去噪方法。首先对脉搏信号进行ICEEMD分解,得到一组固有模态函数IMF分量,去掉最高频IMF分量,再应用压缩感知理论中的匹配追踪... 针对脉搏信号易受噪声干扰的特性,提出了一种基于改进的完全集合经验模态分解ICEEMD和压缩感知理论的脉搏信号去噪方法。首先对脉搏信号进行ICEEMD分解,得到一组固有模态函数IMF分量,去掉最高频IMF分量,再应用压缩感知理论中的匹配追踪算法对剩余的IMF分量进行稀疏分解,选择最佳原子重构得到纯净脉搏信号的近似估计,从而实现脉搏信号的去噪。实验结果表明,提出的去噪方法在抑制噪声的同时,还有效地保留了脉搏信号的细节特性,去噪性能更好。 展开更多

关键词 脉搏信号 去噪 改进的完全集合经验模态分解 匹配追踪算法

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基于复合LSTM模型的PM_(2.5)浓度预测 被引量：14

9

作者 顾阔 焦瑞莉 +2 位作者 薄宇 刘帅强 王立志 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期170-180,共11页

在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM... 在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM模型预测PM_(2.5)浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题,提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成:GRA,用于PM_(2.5)浓度影响因素变量筛选;ICEEMD,用于PM_(2.5)分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理;LSTM,用于PM_(2.5)浓度预测。预测结果表明:淄博市中部丘陵地带PM_(2.5)浓度高于南部山区和北部平原,东部高于西部;淄博市逐月PM_(2.5)浓度呈“U”形分布,1月最高,8月最低;淄博市PM_(2.5)浓度受PM_(10)和CO影响较大,受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型,GRA-ICEEMD-LSTM模型能有效提升运算效率,减少训练时长,提升预测精度,具有良好的应用效果。 展开更多

关键词 PM_(2.5)浓度 灰色关联度分析(GRA) 改进的完备总体经验模态分解(iceemd) 长短期记忆网络(LSTM)

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改进的完备经验模态分解和广义S变换相结合的地震信号衰减分析 被引量：8

10

作者 邬蒙蒙 周怀来 +2 位作者 林萍 詹淦基 张怀榜 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2020年第5期2001-2008,共8页

改进的完备经验模态分解(ICEEMD)是完备经验模态分解(CEEMD)算法的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解中产生的残留噪声和模态混叠等问题.除此以外,ICEEMD还能更好地检测出含气层的弱信号.而广义S变换在地震信号中具有较高的时... 改进的完备经验模态分解(ICEEMD)是完备经验模态分解(CEEMD)算法的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解中产生的残留噪声和模态混叠等问题.除此以外,ICEEMD还能更好地检测出含气层的弱信号.而广义S变换在地震信号中具有较高的时频聚焦性,可以清楚地提取地震信号的特征信息.综合以上优点,本文提出了一种ICEEMD与广义S变换相结合的方法,在南海某工区进行地震属性分析,从而检测该地区的含油气情况.具体步骤为:(1)采用ICEEMD方法对地震数据进行分解,选取相关系数最大的特征子信号IMF进行重构,合成一个能体现地震数据细节信息的特征剖面;(2)对该特征剖面进行广义S变换,进而计算其衰减属性;(3)分析衰减梯度属性,结合测井资料进行含油气检测.对南海某工区的结果表明,本文提出的方法可以清楚地刻画储层的强振幅异常特征,给出的含油气解释结果与已知的含气测试结果相吻合. 展开更多

关键词 完备经验模态分解(CEEMD) 改进的完备经验模态分解(iceemd) 广义S变换 衰减梯度 油气检测

原文传递

BDS-3钟差修正序列处理及预报方法研究 被引量：1

11

作者 刘笃学 贺凯飞 +2 位作者 丁志鹏 杨金权 徐向 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期66-73,共8页

针对常规的钟差异常值探测方法仅对数据结构进行分析的情况,该文结合卫星钟差特性,通过ICEEMD+卡尔曼滤波(KF)组合对BDS-3钟差一次差分序列进行异常值探测。利用ICEEMD法将其分解后,采用KF法对含有异常值的高频固有模态函数(IMF)分量进... 针对常规的钟差异常值探测方法仅对数据结构进行分析的情况,该文结合卫星钟差特性,通过ICEEMD+卡尔曼滤波(KF)组合对BDS-3钟差一次差分序列进行异常值探测。利用ICEEMD法将其分解后,采用KF法对含有异常值的高频固有模态函数(IMF)分量进行探测。将剔除异常值的高频IMF分量与其余分量叠加即可获取钟差一次差分修正序列。实验结果表明,经过ICEEMD+KF组合处理的BDS-3钟差一次差分序列较绝对中位差(MAD)法与KF法具有更高的平均拟合精度。此外,ICEEMD+KF组合的平均预报精度较MAD法与KF法具有明显提高,在6~24 h的预报区间内分别具有10%和3%左右的提升效果,提升效果随预报区间的延长而逐步降低。 展开更多

关键词 钟差预报 iceemd+KF 异常值探测 修正序列

原文传递

基于多尺度分解的微地震噪声压制与初至检测方法研究 被引量：8

12

作者 唐杰 温雷 +1 位作者 李聪 戚瑞轩 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期517-523,共7页

地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提... 地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提出了一种自适应间隔阈值去除固有模态中噪声成分的方法,最后将去噪后的分量相加重构去噪后的信号。应用Hilbert变换计算每个分量的振幅,然后计算持续能量比,利用给定的阈值找到局部最大值,计算得到高能量的地震信号的到达时间。理论模型数据及实际微地震资料的处理结果表明,去噪后数据的信噪比得到了改进,相对于传统的空间域滤波与变换域阈值去噪,该去噪方法具有显著的优势及较好的应用价值,与Hilbert变换结合的初至检测方法可以有效地检测微地震信号初至。 展开更多

关键词 微地震 随机噪声压制 改进的完备总体经验模态分解 固有模态函数 自适应间隔阈值 重构 初至检测

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改进的完备经验模态分解和FWEO能量在南海油气识别中的应用

13

作者 赵品恒 周怀来 +1 位作者 王元君 邬蒙蒙 《物探化探计算技术》 CAS 2023年第6期726-737,共12页

传统希尔伯特变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种识别精度较差的时频分析方法,存在端点效应和模态混叠等问题。改进的完备经验模态分解(Improve Complete Ensemble Empirical Mode Docomposition,ICEEMD)可以将复杂的地震信号分... 传统希尔伯特变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种识别精度较差的时频分析方法,存在端点效应和模态混叠等问题。改进的完备经验模态分解(Improve Complete Ensemble Empirical Mode Docomposition,ICEEMD)可以将复杂的地震信号分解为一系列单分量信号,较好地解决模态混叠问题,但结合希尔伯特变换提取的瞬时振幅和瞬时频率,对处理实际地震数据仍然有严重的端点效应。FWEO(Frequency-weighted Energy Operator)是一种非负频率权重算子,其结合TK能量差分算法和Hirbert变换复分析思想,具有比Hilbert变换更高的时间分辨率。但由于算法本身的原因,FWEO能量只能应用于单分量信号,不能直接应用于复杂的地震数据。因此,这里结合改进的完备经验模态分解方法和FWEO能量分离算法的优点,提取南海某工区实际地震记录的瞬时振幅和频率信息,并将预测结果与测井数据对比,预测吻合程度好、识别精度高、证明该方法可以准确地反映储层特征。 展开更多

关键词 FWEO能量 iceemd 模态混叠 瞬时属性 储层预测

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含噪声混合云大数据流量SDN控制方法仿真 被引量：2

14

作者 潘志安 王茂发 陈亚睿 《计算机仿真》 北大核心 2023年第8期478-482,共5页

互联网的快速发展,使连入的网络负载增多,导致数据传输过程中吞吐量较低。为了更好的对大数据流量开展实时控制,提出基于SDN技术的混合云大数据流量实时控制方法。利用ICEEMD算法对数据流量中的噪声实施分离去除,在得到较为准确的数据... 互联网的快速发展,使连入的网络负载增多,导致数据传输过程中吞吐量较低。为了更好的对大数据流量开展实时控制,提出基于SDN技术的混合云大数据流量实时控制方法。利用ICEEMD算法对数据流量中的噪声实施分离去除,在得到较为准确的数据流量后,在尽量缩小SDN所需时间的同时学习并优化流量控制器的部署条件。在保证时延性能的同时兼顾链路的可靠性,部署流量控制器,达到流量实时控制的目的。经实验验证,所提方法对于流量的控制较为稳定、数据吞吐量多且丢失率低于0.02%,表明所提方法能够有效控制大数据流量。 展开更多

关键词 混合云大数据 数据流量 实施控制

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