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基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪

孙远 杨峰 郑晶 张浩 徐茂轩

孙远, 杨峰, 郑晶, 张浩, 徐茂轩. 基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪[J]. 矿业科学学报, 2019, 4(6): 469-479.
引用本文: 孙远, 杨峰, 郑晶, 张浩, 徐茂轩. 基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪[J]. 矿业科学学报, 2019, 4(6): 469-479.
SunYuan1, YangFeng1, ZhengJing2, ZhangHao1, XuMaoxuan1. Research on microseismic signal denoising based on variational mode decomposition and wavelet energy entropy[J]. Journal of Mining Science and Technology, 2019, 4(6): 469-479.
Citation: SunYuan1, YangFeng1, ZhengJing2, ZhangHao1, XuMaoxuan1. Research on microseismic signal denoising based on variational mode decomposition and wavelet energy entropy[J]. Journal of Mining Science and Technology, 2019, 4(6): 469-479.

基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪

详细信息
    作者简介:

    孙远(1989—) 男,吉林白城人,博士研究生,主要从事微震监测仪器开发与数据处理方面的研究工作。 Tel:13641269071,E-mail:sunyuan1513@163.com

    通讯作者:

    孙远(1989—) 男,吉林白城人,博士研究生,主要从事微震监测仪器开发与数据处理方面的研究工作。 Tel:13641269071,E-mail:sunyuan1513@163.com

Research on microseismic signal denoising based on variational mode decomposition and wavelet energy entropy

  • 摘要: 微震监测技术被广泛应用于矿业工程、石油天然气开采、安全监测等领域。 针对微震监 测采集到的微震信号存在随机噪声的问题,本文提出了一种变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)和小波能量熵(waveletenergyentropy,WEE)结合改进阈值函数的降噪算法。 对原始信号进行VMD分解,将得到的各模态分量(intrinsicmodefunction,IMF)进行多尺度小波 分解,用小波能量熵表征各尺度信号的含噪状态,并以小波能量熵最大子区间的小波系数计算各 尺度层的阈值,通过改进阈值函数进行降噪处理后得到新的IMF,重构微震信号。 对仿真信号和 实测信号进行降噪处理,结果表明,该算法优于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、集合经验模态分解(ensembleempiricalmodedecomposition,EEMD)、VMD结合小波硬阈值 和软阈值降噪方法,提高了微震信号的信噪比。
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出版历程
  • 刊出日期:  2019-12-28

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