基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法

摘要：

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.

关键词：微震信号降噪、经验模态分解、独立成分分析、互相关

所属期刊栏目：58

分类号：P631;TU45

资助基金：山东省自然科学基金ZR2013EEM019,国家“十二五”科技支撑计划项目2012BAK04B06资助.

在线出版日期：2015-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1013-1023