非平稳信号的去噪技术研究.pdf

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1、InternalCombustionEngine＆Parts·133·非平稳信号的去噪技术研究ResearchonNonstationarySignalD蛐oisingTechnolo野王冬梅WANGDong—mei；路敬神LUJing—yi(东北石油大学电气信息工程学院，大庆163318)(AcademyofElect矗c1nf0瑚ationEn舀nee打ng，No曲eastPetroleumUniversity，Daqing163318，China)摘要：本文研究了小波分析、经验模态分解和变分模态分解技术在非平稳信号去噪技术的应用情况，

2、理论分析和仿真结果表明这几种方法处理非线性、非平稳信号有效。相比而言变模式分解技术在处理非平稳信号的去噪效果和性能最好。因此该方法具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。Abstract：Thispaperstudiedtheapplicationofwaveletanalysis，empiricalmodedecompositionandvariablemodaldecompositiontechnologyinnon—stationaqs远naldenoisingtechnology．Theoreticalanalysisandsimu

3、lationresultsshowthatthesemethodsdealwithnonlinearandnon—stationaIysignalseffectively．ComparedtothevariablemodaldecompositiontechnologyisthebestdenoisingefEbctandpell’orInanceofnon—stationarysignals．Therefore，VMDhasimportanttheoreticalresearchvaJIleandbmad印plicationprospec

4、t．关键词：经验模态分解；变分模态分解；本征模态函数Keywords：EMD；VMD；IMF0引言信号采集系统采集的信号通常会包含着各种各样的噪声，如何有效将各种噪声去除，一直是信号处理领域的研究热点内容。科研人员研究了各种变换域处理办法，从另一角度来观察和分析信号。经典信号处理方法基本上都是针对线性平稳的信号，然而实际采集系统采集的获得的很多信号都是非线性、非平稳的。现代信号处理方法大多针对非线性、非平稳信号提出的分析研究方法。为了提取这些非平稳信号的特征，滤除信号中的噪声，科研人员先后提出了小波变换、经验模态分解和变模态分解等处理算法。

5、本文对上述算法作了一定的对比研究，理论分析和仿真实验得出VMD具有一定的优越性和稳定性。1小波变换上世纪80年代，Mallat基于多分辨分析的理论，统一了前人构造的各种小波方法，提出了新的小波分解和重构方法。上世纪80年代后期，Daubechies提出了紧支集的正交小波基函数；coifman和Mever等提出了小波包的思想。崔锦泰和王建忠在1990年构造出来基于样条函数的单正交小波基。90时年代，A．Cohen和I．Daubechhies等人构造出了紧支撑双正交小波基。定义函数f(t)为连续小波变换：1r+∞1w一(a'b)={f，巾。’b

6、)_—兰；f巾(旦)f(t)dt(1)、／Ial。。a当a和b分别是连续放缩参数和平移参数，山(t)是实值小波母函数。中(t)：∑g(k)订中(2t—k)k(2)其中g(k)是小波滤波器系数，(b是缩放函数，巾用于允许在滤波器内的信号的精确扩张尺度。小波变换具有的作者简介：王冬梅(1977一)，女，黑龙江大庆人，东北石油大学副教授：路敬袜(1977一)，男，黑龙江大庆人，东北石油大学副教授。信噪分离和多尺度分析的特性使其成为非平稳信号分析的一种有效工具。但小波变换需要预先选择合理的小波基，不同的小波基对信号的分解结果影Ⅱ向很大。由于有很多种

7、小波基函数，针对不同的信号需要试验那种小波基效果好；不同的分解层数对信号的分解结果影Ⅱ向较大，这些因素导致小波实际应用推广带来了一定的影Ⅱ向。2EMD算法上世纪90年代末期，美国宇航局NordenE．Huang等人提出了经验模态分解方法，被认为是传统时频分析方法的重大突破。它依据采集系统采集的信号自身特点，提取信号内的固有模态函数，是一种非常有效的处理分析非线性非平稳信号的方法。EMD分解方法，将原信号分解为许多个的本征模态函数。分解结果由若干本征信号函数和一个残余信号组成如公式(3)：ns(t)=艺imfi(t)+r。(t)(3)l=1每

8、个IMF必须要满足在信号有效长度内，极值点的个数等于过零点的个数以及在任意点处，上下包络的均值是0。信号经过EMD分解后，其瞬时频率具有物理意义。对分解后的本征模态函数进行Hil