文献类型：期刊文章

作　　者：于淼[1] 张耀鲁[2] 何禹潼[1] 孙铭阳[2] 孔谦[1] 郑志丰[3]

Yu Miao;Zhang Yaolu;He Yutong;Sun Mingyang;Kong Qian;Zheng Zhifeng(School of Electronic Information Engineering,Zhongshan Institute,University of Electronic Science and Technology of China,Zhongshan,Guangdong 528402,China;College of Instrumentation&Electrical Engineering,Jilin University,Changchun,Jilin 130012,China;Zhuhai Pegasus Optoelectronics Technology Co.,Ltd,Zhuhai,Guangdong 519000,China)

机构地区：[1]电子科技大学中山学院电子信息学院,广东中山528402 [2]吉林大学仪器科学与电气工程学院,吉林长春130012 [3]珠海任驰光电科技有限公司,广东珠海519000

出　　处：《光学学报》

基　　金：广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX332);广东省引进领军人才计划(00201507);广东省教育厅创团项目(2018KCXTD033);广东省科技计划(2021A0101180005);中山市社会公益科技研究项目(2018B1021,2020B2018)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：7

起止页码：54-65

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

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。

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

分 类 号：O436.1]