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变分模态分解-排列熵方法用于分布式光纤振动传感系统去噪
文献摘要：
提出一种变分模态分解-排列熵的去噪方法,分析并设定排列熵中关键参数和阈值,进而通过排列熵来确定变分模态分解的分解层数值,将分解的各模态进行重构以实现对振动信号的去噪.通过仿真测试来验证该方法在正交性、完备性、信噪比和效率方面的优越性,最后对系统采集的实际振动信号进行去噪处理.实验结果表明,与现有的经验模态分解-相关系数和完全经验模态分解-相关系数方法相比,所提方法对触网、车轮碾压和雨淋三种振动信号具有最优的去噪信噪比(含噪信号与降噪值之比),分别为32.5358 dB、30.5546 dB和29.3435 dB,耗时也较少,分别为1.4432,1.6320,1.2349 s,信号模式识别准确率最高,均在99％以上.
文献关键词：
光纤光学;分布式光纤振动传感;变分模态分解;排列熵;信号去噪
中图分类号：
作者姓名：
于淼;张耀鲁;何禹潼;孙铭阳;孔谦;郑志丰
作者机构：
电子科技大学中山学院电子信息学院,广东中山528402;吉林大学仪器科学与电气工程学院,吉林长春130012;珠海任驰光电科技有限公司,广东珠海519000
文献出处：
引用格式：
[1]于淼;张耀鲁;何禹潼;孙铭阳;孔谦;郑志丰-.变分模态分解-排列熵方法用于分布式光纤振动传感系统去噪)[J].光学学报,2022(07):54-65
A类：
B类：
变分模态分解,排列熵,熵方法,分布式光纤振动传感,光纤振动传感系统,去噪方法,分解层数,振动信号,仿真测试,正交性,完备性,去噪处理,经验模态分解,触网,车轮,碾压,雨淋,降噪,之比,dB,模式识别,识别准确率,光纤光学,信号去噪
AB值：
0.273994
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