基于ICEEMDAN-盲源分离联合的微震信号降噪方法研究
Mining and Metallurgical Engineering（2023）
Abstract
针对黔西南锦丰金矿巷道施工采集的微震信号非平稳特征和背景噪声干扰问题,引入一种基于完善的自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)与盲源分离联合的降噪方法.该方法通过 ICEEMDAN 算法对微震信号进行初步分解,再利用MATLAB平台计算出信号的相关系数和边际频谱,筛选出含噪模态分量和信号的主频率分量,最后通过FastICA算法进行盲源分离,实现降噪.实际应用结果表明,与经验模态分解(EMD)和小波包阈值传统方法相比,该方法信噪比更大(24.1425 dB)、标准误差更小(0.01218)、降噪效果更好.
MoreKey words
ICEEMDAN,blind source separation(BSS),FastICA algorithm,microseismic signal,noise reduction,microseismic monitoring
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined