PCA优化CEEMD的DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制方法

作     者：郭晓菲 欧同庚 刘天龙 GUO Xiaofei;OU Tonggeng;LIU Tianlong

作者机构：中国地震局地震大地测量重点实验室武汉市430071 武汉地震科学仪器研究院有限公司湖北省咸宁市437099 辽宁省地震局沈阳市110031 

出 版 物：《大地测量与地球动力学》 (Journal of Geodesy and Geodynamics)

年 卷 期：2024年第44卷第9期

页      面：978-984页

核心收录：

学科分类：070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 0708[理学-地球物理学] 

基　　金：湖北省自然科学基金(2019CFB768) 中国地震局地震研究所和应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务费(2022HBJJ033) 

主　　题：DSQ水管倾斜仪 随机噪声压制 完备集合经验模态分解 主成分分析 特征融合 

摘      要：提出一种基于主成分分析(PCA)优化完备集合经验模态分解(CEEMD)的DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制方法CEEMD-PCA。该方法融合了相关系数、分布熵、MSE、R^(2)、SSE、RMSE、MAE、MAPE等8个IMF分量质量评价指标,借助PCA实施指标值矩阵的降维压缩,将其转化为一个能代表全部不同类型指标特点的新参数,并构建IMF分量质量综合评价函数,根据分数排名结果完成原始含噪信号的线性重构。仿真信号和实测信号去噪实验结果皆表明,CEEMD-PCA模型优于卡尔曼滤波、70阶低通FIR滤波等经典模型,能提高原始信号的信噪比,精准完成信号重构,更好地保留有效成分。