摘要
本发明属于微震信号数据处理领域,是一种自适应去除异常干扰的信号处理方法。它结合粒子群优化算法、变分模态分解算法、单频干扰判断及压制算法以及字典学习算法达到自适应去除异常干扰的目的。该方法首先利用粒子群优化算法确定全局最优参数K,然后通过变分模态分解算法将信号分解为K个本征模态函数(imf),再通过单频干扰判断算法精确找到存在单频干扰的imf分量,随后针对性地进行单频干扰的去除,最后利用字典学习算法进一步压制随机干扰,从而获得降噪之后的微震信号。
技术关键词
变分模态分解算法
粒子群优化算法
信号处理方法
字典学习算法
频率
稀疏字典学习
稀疏系数向量
矩阵
判断算法
索引
随机噪声
时间域
参数
分块
重构
终点
变量
系统为您推荐了相关专利信息
调制信号识别方法
迁移深度学习
卷积神经网络模型
RF接收模块
射频天线
SOH估计方法
模型构建方法
BP神经网络
频率
初始化方法
发电机转子支架
强度计算方法
刚度
工况参数
特征值