强噪声上升流弱信号的识别问题的研究.pdfVIP

2015年 8月 机床与液压 Aug．2015 第43卷 第 l5期 MACHINETOOL HYDRAULICS Vo1．43No．15 DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2015．15．049 强噪声上升流弱信号的识别问题的研究 金刘，王勇 (合肥工业大学机械与汽车工程学院 ，安徽合肥 230009) 摘要：希尔伯特一黄变换展示了在处理非稳态信号方面的优越性，但对于深海环境强噪声背景下的上升流弱信号，直 接进行EMD提取主要成分时将会出现分解效率低和严重的模态混淆。为了消除噪声对EMD分解质量的影响，提出了先对 含噪声弱信号进行小波去噪，然后再进行 EMD分解。通过理论分析及计算机仿真，证实了该法克服了噪声对直接运用 EMD的干扰，提高了含噪信号EMD分解的效率和准确性。 关键词：信号检测；含噪信号；经验模态分解 ；小波去噪 中图分类号：TB97 文献标志码：A 文章编号：1001—3881(2015)15—194—3 ResearchtoIdentifyProblemsonUpwellingW eakSignalofStrongNoise JINLiu，WANGYong (InstituteofMechanicalandAutomotiveEngineering，HefeiUniversityofTechnology， HefeiAnhui230009．China) Abstract：Hilbert·Huangtransform decompositiondemonstratessuperiori~ indealingwithnon-stationarysignals，butfortheup— wellingweaksignal underthebackgroundofstrongnoiseindeep—seaenvironment，therewillbeseriousmodal confusionwhendirectly extractingthemaincomponentofEMD．InordertodecreasethenoiseinfluenceupontheEMD，firstwaveletdenoisingonnoisysignal ispresented．ThentheEMD isdecomposed．Throughtheoreticalanalysisandcomputersimulation。itwasprovedthatthemethodtoo． vercomethenoisyinterferenceofusingEMD directly．TheefficiencyandaccuracytonoisysingalwithEMD decompositionaleimproved． Keywords：Sing aldetection；Noisysignal；EmpiricalModeDecomposition；Waveletdenoising 0 前言 理，其结果是将信号中包含的不同特征时间尺度下的 海洋蕴藏着丰富的资源，有 巨大的潜在开发潜 波动或变化趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同 力，近几年来我们国家对海洋 的开发利用越来越重 特征时间尺度的数据序列 ，每个序列称为一个固有模 视，其中深海环境中上升流的研究具有重要的经济价 态函数 (IntrinsicModeFunction，IMF)。 值，对上升流信号的检测也出现了越来越多的方法。 但EMD对于强噪声背景下的弱信号的特征的提 上升流流动缓慢，作用于海流传感器产生的信号十分 取，随着分解层数的增加 ，边界误差逐渐积累，且虚 微弱 ，且信号中往往会产生强烈的噪声，因而，将 假模分量的个数也增