基于ICEEMD-ICA与MDP准则的变形监测数据去噪方法

摘要：

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD)、ICA与最小失真准则(minimal dis-tortion principle,MDP)相结合进行变形数据去噪的方法.首先,使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解,并以此构建虚拟噪声信号;其次,对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解,提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号,再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道,使用ICA进行处理;然后,通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数,解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题;最后,使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性.对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析,结果表明,所提方法可取得良好的去噪效果,有效提升去噪的性能指标,充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性.

关键词：改进完备集成经验模态分解;独立分量分析;二次虚拟噪声;最小失真准则;变形监测数据去噪

所属期刊栏目：46

分类号：P207;P237(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;福建省自然科学基金;福建省交通运输科技项目;厦门市建设局科技计划;福建省住建厅科技研究开发计划;龙岩市科技计划;广西空间信息与测绘重点实验室开放基金

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1658-1665