摘要
基于HBA‑VMD联合改进小波阈值的滑坡深部变形监测数据降噪方法,包括:采集滑坡深部变形原始信号;以样本熵为适应度函数,采用蜜獾优化算法对VMD分解参数进行寻优,获得最佳组合参数组合;将最佳组合参数代入VMD,对原始信号进行VMD分解,得到K个不同频率的本征模态分量IMF;计算得到的各IMF分量对应的方差贡献率和相关系数,将IMF分量划分为有效分量、含噪分量、噪声分量;将得到得有效分量保留、噪声分量舍弃,对含噪分量利用改进小波软阈值进行降噪处理;对降噪后的IMF分量与有效IMF分量进行重构,最终实现信号降噪。该方法能高效地从含噪信号中剥离出滑坡深部的变形监测信号,波形相较于降噪前更加清晰;降噪后信号的SNR最高、SMES最低,实现了优异的降噪成效。
技术关键词
变形监测数据
小波阈值
降噪方法
方差贡献率
噪声分量
拉格朗日
判别准则
信号降噪
因子
参数
频率
算法
表达式
阈值方法
强度
频域特征
阶段
蜂巢
密度