文献类型：期刊文章

作　　者：贾瑞生[1,2] 赵同彬[3,2] 孙红梅[1] 闫相宏[1]

机构地区：[1]山东科技大学信息科学与工程学院,青岛266590 [2]山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地,青岛266590 [3]山东科技大学矿业与安全工程学院,青岛266590

出　　处：《地球物理学报》

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2013EEM019);国家"十二五"科技支撑计划项目(2012BAK04B06)资助

年　　份：2015

卷　　号：58

期　　号：3

起止页码：1013-1023

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、GEOBASE、GEOREFPREVIEWDATABASE、IC、INSPEC、JST、PA、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.

关 键 词：微震信号降噪  经验模态分解 独立成分分析  互相关

分 类 号：P631] TU45[地质学类;地质类]