本文選題：重力數(shù)據(jù) + 信噪分離��； 參考：《軟件》2015年02期

【摘要】：為了有效地進行海洋重力測量數(shù)據(jù)的信噪分離,本文提出了基于互補總體經(jīng)驗模式分解(CEEMD)和小波包變換(WPT)的重力數(shù)據(jù)信噪分離方法。該方法利用CEEMD將海洋重力測量信號分解為從高頻到低頻的不同固有模式函數(shù)(IMF)分量以及趨勢項,為進一步提取出各IMF分量中的有用重力信號,本文采用小波包變換對各IMF分量進行小波包分解降噪,最后將從各分量提取出的有用信號與趨勢項進行信號重構(gòu),實現(xiàn)重力數(shù)據(jù)的信噪分離。本文通過仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)對該方法進行了驗證,結(jié)果表明本文提出的重力數(shù)據(jù)信噪分離方法能有效的抑制噪聲干擾,保留有用的重力信號,實現(xiàn)較高精度的重力信號提取。
[Abstract]:In order to effectively separate the signal and noise of marine gravimetric data, this paper presents a method based on complementary total empirical mode decomposition (CEEMD) and wavelet packet transform (WPTT) for separation of signal and noise from gravity data. In this method, the marine gravimetric signals are decomposed into different inherent mode functions from high frequency to low frequency and trend terms by CEEMD. In order to extract useful gravity signals from each IMF component, In this paper, wavelet packet transform is used to decompose and reduce the noise of each IMF component. Finally, the useful signal extracted from each component is reconstructed from the trend term to realize the separation of the signal and noise of the gravity data. This method is verified by simulation data and measured data. The results show that the proposed method can effectively suppress noise interference, retain useful gravity signals, and achieve high precision gravity signal extraction.
【作者單位】： 東南大學儀器科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(編號:61101163) 江蘇省自然科學基金資助項目(編號:BK2012739)
【分類號】：TN911.4

【參考文獻】

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1 趙立業(yè),周百令,趙池航,萬振剛,馬云峰;基于奇異值分解的高精度重力儀信號處理方法[J];東南大學學報(自然科學版);2004年06期

2 戴桂平;劉彬;;EMD相關度去噪及其在軋機信號處理中的應用[J];電子器件;2009年01期

3 李振興;;結(jié)合經(jīng)驗模態(tài)分解的振動信號趨勢項提取方法[J];飛行器測控學報;2011年01期

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5 林近山;;基于互補的總體經(jīng)驗模式分解算法的齒輪箱故障診斷[J];機械傳動;2012年08期

6 邵美云;;基于整數(shù)小波變換的遙感超光譜圖像無損壓縮[J];軟件;2012年02期

7 李麗宏;趙娜;;卡爾曼濾波在動態(tài)汽車衡稱量中的應用[J];軟件;2012年03期

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4 陸澤櫞;蔡體菁;;重力信號的小波變換與經(jīng)驗模態(tài)分解級聯(lián)濾波方法[J];東南大學學報(自然科學版);2009年05期

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7 王靜波;熊盛青;郭志宏;周錫華;;航空重力數(shù)據(jù)Kalman濾波平滑技術應用研究[J];地球物理學進展;2012年04期

8 王春亮;李凱;馬宏忠;王安其;;基于WP_SVD降噪的OLTC振動信號特征識別[J];電力系統(tǒng)及其自動化學報;2012年05期

9 梁兵;汪同慶;;基于HHT的振動信號趨勢項提取方法[J];電子測量技術;2013年02期

10 王靜波;熊盛青;郭志宏;周錫華;;航空重力數(shù)據(jù)樣條平滑濾波試驗研究[J];地球物理學進展;2013年02期

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3 孟磊;黃寶海;王東風;韓璞;;基于EMD的數(shù)字濾波方法研究[A];全國第二屆信號處理與應用學術會議�？痆C];2008年

4 朱亞萍;趙新甫;;小波包降噪在風機振動檢測中的應用[A];浙江省信號處理學會2011學術年會論文集[C];2011年

5 喻偉;趙立業(yè);李宏生;;基于瞬時混合模型的獨立分量分析重力數(shù)據(jù)信噪分離方法[A];重力測量技術——2014年慣性技術發(fā)展動態(tài)發(fā)展方向研討會文集[C];2014年

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6 胡曉依;基于非高斯、非平穩(wěn)信號處理的機械故障特征提取方法研究[D];北京交通大學;2009年

7 徐爭光;經(jīng)驗模式分解的數(shù)學理論研究[D];華中科技大學;2009年

8 趙志宏;基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D];北京交通大學;2012年

9 嚴鵬;基于信號理論的橋梁健康監(jiān)測降噪處理和損傷識別研究[D];西南交通大學;2012年

10 陳仁祥;振動譜表征空間滾動軸承壽命狀態(tài)方法研究[D];重慶大學;2012年

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3 聶曄;動車組轉(zhuǎn)向架軸承可靠性分析與故障診斷的技術研究[D];中南大學;2011年

4 方敏;HHT和小波在渦街脈動流信號處理中的應用研究[D];電子科技大學;2011年

5 王春林;基于EMD的齒輪箱故障特征信息提取研究[D];石河子大學;2010年

6 史文祥;基于外圈廓形的軸承旋轉(zhuǎn)精度計算及統(tǒng)計分析[D];河南科技大學;2011年

7 喬保棟;轉(zhuǎn)子—滾動軸承耦合系統(tǒng)的滾動軸承故障分析與智能診斷[D];南京航空航天大學;2011年

8 向軍;基于EMD的車牌識別方法及應用[D];長沙理工大學;2011年

9 蘇陽;數(shù)據(jù)驅(qū)動滾動軸承故障診斷研究[D];沈陽大學;2012年

10 熊芝蘭;INS/GPS組合濾波方法研究[D];哈爾濱工程大學;2005年

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1 裴韜,鮑征宇;傅立葉變換在地球化學數(shù)據(jù)處理中的應用[J];長春科技大學學報;1999年01期

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3 孟宗;戴桂平;劉彬;;基于EMD時頻分析方法的性能研究[J];傳感技術學報;2006年04期

4 黃賢源;隋立芬;范澎湃;;幾種最優(yōu)濾波方法的分析和比較[J];測繪工程;2007年03期

5 余凱;;基于噪聲估計的卡爾曼濾波用于GPS衛(wèi)星鐘差預報研究[J];測繪工程;2010年02期

6 李蘊奇;;基于小波變換的圖像閾值去噪及其效果評估[J];東北師大學報(自然科學版);2012年01期

7 肖仕武,劉萬順,黃少鋒;基于相關度的發(fā)電機采樣值差動保護[J];電力系統(tǒng)自動化;2003年17期

8 徐凱,紀紅,樂光新;一種改進的變步長自適應濾波器LMS算法[J];電路與系統(tǒng)學報;2004年04期

9 焦彥軍;胡春;;基于改進EEMD方法的數(shù)字濾波器[J];電力自動化設備;2011年11期

10 印金國;;Matlab可視化界面設計與控件使用[J];電腦編程技巧與維護;2007年01期

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3 陳慶虎,李柱;信噪分離的小波分析原理及應用[J];水利電力機械;1998年03期

4 涂國勇,楊樂平,崔吉俊;基于小波的信噪分離方法[J];國防科技大學學報;1999年04期

5 孫勇;景博;覃征;張波;;基于小波分析的信噪分離方法研究[J];計量學報;2006年02期

6 孫宇乾;童創(chuàng)明;李安平;馮有前;;基于小波分析的信噪分離方法研究[J];彈箭與制導學報;2005年S8期

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9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

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本文編號：1850786