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基于机器学习的分布式全波形激电智能化信噪分离方法

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基于机器学习的分布式全波形激电智能化信噪分离方法

2020年中国地球科学联合学术年会

作者：刘卫强吕庆田林品荣陈儒军饶莹中国石油大学(北京)地球物理学院中国地质科学院中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所中南大学地球科学与信息物理学院

激发极化电法(激电法)是表征浅层地壳复电阻率结构的一种有效的地球物理方法。然而,天然源和人工源产生的各种电磁噪声极大地限制了激电勘探的深度和可靠性。本文提出了一种基于机器学习的分布式全波形激电智能化信噪分离方法,在仿真和... 详细信息

激发极化电法(激电法)是表征浅层地壳复电阻率结构的一种有效的地球物理方法。然而,天然源和人工源产生的各种电磁噪声极大地限制了激电勘探的深度和可靠性。本文提出了一种基于机器学习的分布式全波形激电智能化信噪分离方法,在仿真和实测的大规模数据集的测试验证了其应用效果。

关键词：激电法全波形信噪分离机器学习分布式

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基于信噪分离的可控震源激发信号定量评价

基于信噪分离的可控震源激发信号定量评价

2022年中国石油物探学术年会

作者：祝杨骆飞王懂张冬久谢廷益中国石油东方地球物理公司

常规的可控震源激发地震信号的品质评价只能实现定性的评价。随着地震勘探对精度需求的提高,高精度评估震源激发信号需求也不断提升。本文提出了一种基于力信号基波与谐波分离的定量评价方法,该方法可以精确计算不同扫描参数输出的基波... 详细信息

常规的可控震源激发地震信号的品质评价只能实现定性的评价。随着地震勘探对精度需求的提高,高精度评估震源激发信号需求也不断提升。本文提出了一种基于力信号基波与谐波分离的定量评价方法,该方法可以精确计算不同扫描参数输出的基波能量与谐波能量,并通过定义新的评价参数对输出的地震信号进行评价,从而为可控震源改造,优化扫描参数提供更加可靠依据,最终改善可控震源激发信号的品质。

关键词：可控震源信噪分离定量评价标准力信号基波谐波

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强背景噪声下反应堆内冲击信号的特征提取

原子能科学技术 2021年第2期55卷 321-327页

作者：朱少民夏虹杨波王志超彭彬森姜莹莹张汲宇工业和信息化部核安全与先进核能技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室黑龙江哈尔滨150001

压水反应堆主冷却剂系统中松动部件的在线监测对核电厂的安全运行至关重要,但监测信号往往会受到流致振动和其他设备运行而产生的强背景噪声的干扰。为增强信号的冲击特征,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)和小波包变换(WPT)相结合... 详细信息

压水反应堆主冷却剂系统中松动部件的在线监测对核电厂的安全运行至关重要,但监测信号往往会受到流致振动和其他设备运行而产生的强背景噪声的干扰。为增强信号的冲击特征,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)和小波包变换(WPT)相结合的信噪分离和特征提取方法。首先,采用VMD算法将含噪声的冲击信号分解成不同频率成分的本征模态函数(IMF),并基于各模态函数间的相关系数确定分解过程的模态数量;然后,利用峭度和相关系数构建加权峭度指标,并依据加权峭度指标选取IMF,重构冲击分量较强的新信号;最后,利用WPT算法进一步对新信号进行去噪处理。采用所提出的算法对仿真模拟和冲击实验获取的信号进行特征提取,均成功分离出冲击分量,验证了该方法的有效性。

关键词：松动部件变分模态分解小波包变换信噪分离特征提取

基于S变换自适应滤波迭代的多源地震数据分离

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石油地球物理勘探 2020年第6期55卷 1253-1262,1162-1163页

作者：黄德智韩立国李辉峰杨飞龙赵晓宇孙楠吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130026 西安石油大学地球科学与工程学院陕西西安710065 中石化石油工程地球物理有限公司华北分公司河南郑州450000 中国石化东北油气分公司勘探开发研究院吉林长春130062

S变换是由小波变换和短时傅里叶变换发展而来的时频分析方法,动校正后共中心点道集(NMO-CMP)中相同时刻各道地震信号的振幅、相位基本一致,多源地震数据中的混叠噪声在CMP道集中呈随机分布;将NMO-CMP道集叠加,以叠加道S变换谱为参考,可... 详细信息

S变换是由小波变换和短时傅里叶变换发展而来的时频分析方法,动校正后共中心点道集(NMO-CMP)中相同时刻各道地震信号的振幅、相位基本一致,多源地震数据中的混叠噪声在CMP道集中呈随机分布;将NMO-CMP道集叠加,以叠加道S变换谱为参考,可以判断出各道S变换谱中噪声与信号的分布。根据NMO-CMP道集中地震道S变换谱与叠加参考道S变换谱之间的偏离程度设计自适应滤波器,通过多级滤波、多次迭代的方法,提取多震源数据中的有效反射信号、分离混叠噪声。理论数据和实际数据模拟的多源地震数据试算结果表明,本文方法能够有效提取多源地震数据中的有效反射信号、分离混叠噪声和随机噪声。

关键词：信噪分离 S变换自适应滤波器混叠噪声

基于FastICA算法的电力线通信OFDM信号分离方法

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电力自动化设备 2019年第12期39卷 212-217页

作者：胡正伟贺冬梅谢志远华北电力大学电气与电子工程学院

提出了一种基于快速独立成分分析(FastICA)算法的电力线通信正交频分复用(OFDM)技术信号分离方法。该方法在FastICA算法对2路观测信号进行解混处理的基础上,将解混信号的前导字段幅度归一化后分别与OFDM符号的前导序列的对应字段进行互... 详细信息

提出了一种基于快速独立成分分析(FastICA)算法的电力线通信正交频分复用(OFDM)技术信号分离方法。该方法在FastICA算法对2路观测信号进行解混处理的基础上,将解混信号的前导字段幅度归一化后分别与OFDM符号的前导序列的对应字段进行互相关,取相关值中最大值较大的解混信号作为通信信号,实现了通信信号和噪声的正确识别。定义分离比值为2路相关值中最大值的比值,作为解混效果的评价标准。通过设置合适的分离比值阈值,实现了期望的解混效果。以解混信号的前导字段为参考相位,采用DBPSK调制解调方式,实现了接收数据与解混信号相位无关。建立了MATLAB通信系统仿真模型,仿真结果验证了该方法在低信噪比条件且无纠错编码功能时仍具有较好的通信效果。最后基于硬件平台对算法的可实现性进行了验证测试。

关键词：电力线通信 FastICA算法同步信噪分离正交频分复用

基于信噪分离的GSM-R频谱监测数据压缩技术

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通讯世界 2022年第8期29卷 97-99页

作者：石泉王巍罗煜昊中国铁路上海局集团公司电务部浙江诸暨311800 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100071

为解决我国GSMˉR系统运行中海量频谱监测数据的存储和传输问题,本文提出一种基于频谱监测数据信噪分离的频谱数据有损压缩算法。首先将一帧频谱监测数据的上包络通过计算一定窗长的均方根值(root mean square,RMS)进行提取,然后通过包... 详细信息

为解决我国GSMˉR系统运行中海量频谱监测数据的存储和传输问题,本文提出一种基于频谱监测数据信噪分离的频谱数据有损压缩算法。首先将一帧频谱监测数据的上包络通过计算一定窗长的均方根值(root mean square,RMS)进行提取,然后通过包络计算信号与噪声分离的阈值,接着利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)、量化与熵编码将分离后的信号段与噪声段数据进行不同程度的压缩。通过对实际GSMˉR系统扫描采集的频谱数据进行压缩实验与分析,验证了本文算法的有效性。

关键词： GSM-R 频谱数据压缩有损压缩信噪分离

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基于小波分析的低速重载轴承故障诊断

东北大学学报（自然科学版） 2005年第1期26卷 77-79页

作者：王楠孙凤久陈长征东北大学理学院辽宁沈阳110004 沈阳工业大学诊断与控制研究所辽宁沈阳110023

从工程应用的角度研究了小波分析的信噪分离技术在低速重载轴承故障诊断中的应用·利用小波分解的多层次多频带特性和小波重构技术,建立了一种简单、精确和实用的低速重载轴承故障小波分析诊断方法·利用这一技术,诊断出其他方法无法诊... 详细信息

从工程应用的角度研究了小波分析的信噪分离技术在低速重载轴承故障诊断中的应用·利用小波分解的多层次多频带特性和小波重构技术,建立了一种简单、精确和实用的低速重载轴承故障小波分析诊断方法·利用这一技术,诊断出其他方法无法诊断的低速重载轴承滚动体和内、外圈发生碰磨故障,检修拆卸时发现,上排滚动体有三个损坏,滚道出现磨损,验证了上述分析的正确性,成功地诊断出了具有低频特征的钢包回转台重载轴承碰磨故障·说明了小波分析用于提取弱信号,即信噪分离的有效性,这种方法可以弥补频谱分析法的不足·

关键词：低速重载轴承故障诊断小波分析信噪分离钢包回转台

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一种基于小波变换的图像消噪算法

电子与信息学报 2007年第1期29卷 43-46页

作者：宋锦萍宋玲珍杨晓艺李登峰河南大学数学与信息科学学院开封475001 洛阳师范学院数学科学学院

该文在自适应树小波萎缩法的基础上,结合小波系数的零树编码思想和小波变换的信噪分离特性给出了一种新的小波消噪算法。该算法不仅减少了运算量,而且在消噪和保留奇异点信息方面也取得了较好的效果。

关键词：图像消噪零树编码信噪分离小波变换

基于CS-FastICA的超导电磁数据消噪方法研究

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仪器仪表学报 2023年第8期44卷 109-117页

作者：高全明张瀚文侯宇丹张嘉宸嵇艳鞠吉林大学仪器科学与电气工程学院长春130061 中国科学院上海微系统与信息技术研究所信息功能材料国家重点实验室上海200050

超导电磁探测极易受到环境电磁噪声的干扰,严重影响了数据的解释精度。针对这一问题,提出了一种基于信噪分离消噪原理的超导电磁噪声抑制方法。该方法首先利用FastICA算法从观测信号中分离提取二次磁场信号,然后针对信号分离后的幅值不... 详细信息

超导电磁探测极易受到环境电磁噪声的干扰,严重影响了数据的解释精度。针对这一问题,提出了一种基于信噪分离消噪原理的超导电磁噪声抑制方法。该方法首先利用FastICA算法从观测信号中分离提取二次磁场信号,然后针对信号分离后的幅值不确定性问题,基于最大化非高斯性和最小畸变准则构建优化约束模型,最后利用CS搜索算法迭代求解分离矩阵的最优参数值。仿真结果显示,本文方法在信噪比和均方误差指标上均优于PCA、WA和ICA方法,消噪后信号的信噪比提高了16.6 dB。现场实验表明,本文方法对多种环境电磁噪声均具有良好的抑制效果,消噪后观测信有效时间提高了近4倍。观测信号质量得到了显著改善,视电阻率成像解释深度达1000 m,充分验证了本文方法的有效性和实用性。

关键词：超导电磁探测技术电磁噪声信噪分离幅值不确定性问题