本發(fā)明屬于信息處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種微震信號降噪方法。
背景技術(shù)：
：微震技術(shù)已廣泛應(yīng)用于煤巖動(dòng)力災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警、油田壓裂、邊坡穩(wěn)定性分析等領(lǐng)域。由于監(jiān)測環(huán)境的復(fù)雜性及儀器自身局限性，實(shí)際監(jiān)測到的微震信號在采集、傳輸過程中受到了大量的噪聲干擾，嚴(yán)重影響了微震信號的分析與處理，也給后續(xù)的震源定位、能量計(jì)算、災(zāi)變預(yù)警等分析研究工作帶來極大困難。另一方面由于微震信號具有類似噪聲的頻帶特性，傳統(tǒng)的頻譜分析方法并不適用，所以研究微震信號的去噪方法具有重要的理論和實(shí)際意義。目前，針對微震信號所具有的隨機(jī)性、非平穩(wěn)性等特點(diǎn)，學(xué)者提出了很多信號降噪方法，其中有較大影響的兩類方法是：小波閾值降噪法、EMD降噪法，這兩類方法的降噪性能已經(jīng)被證實(shí)。其中，小波閾值去噪法具有良好的時(shí)頻分析能力，計(jì)算量小、適用于消除非平穩(wěn)信號中的噪聲，但小波基和分解層數(shù)的選擇仍沒有確定的方法，導(dǎo)致其推廣應(yīng)用困難；EMD去噪法具有很好的自適應(yīng)性，可以將非線性信號分解為一系列按頻率由高到低排列的固有模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction，IMF)，較好地反映了信號在時(shí)間局部的頻率特征，它作為一種新的自適應(yīng)信號時(shí)頻處理方法，已在地震信號去噪、故障診斷、振動(dòng)信號分析等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但EMD方法在分解的過程中容易產(chǎn)生模態(tài)混疊問題，大大影響了EMD方法對微震信號的降噪效果。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種微震信號降噪方法，設(shè)計(jì)合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，具有良好的效果。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種微震信號降噪方法，采用NLMS自適應(yīng)濾波器，包括如下步驟：步驟1：設(shè)微震信號的時(shí)序序列為x(t)，對微震信號的時(shí)序序列x(t)進(jìn)行NLMS自適應(yīng)濾波預(yù)處理，得到信號x'(t)，其中，t＝1，2，…，n，n為微震信號的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)；步驟2：給信號x'(t)疊加一組高斯白噪聲信號m(t)，得到一個(gè)總體信號X(t)，即X(t)＝x′(t)+m(t)；步驟3：根據(jù)公式(1)對總體信號X(t)進(jìn)行EEMD分解，得到m階IMF分量；其中，cj表示第j個(gè)IMF分量，rn為分解殘余項(xiàng)；在EEMD分解過程中，進(jìn)行多次迭代直到符合某種停止準(zhǔn)則而結(jié)束，依次得到有限個(gè)IMF及殘余分量。引入評估函數(shù)為:其中，emax(t)與emin(t)分別為極大值包絡(luò)曲線和極小值包絡(luò)曲線。設(shè)定3個(gè)門限值θ1(默認(rèn)值為0.05)、θ2(默認(rèn)值為0.5)與α(默認(rèn)值為0.95)，規(guī)定當(dāng)δ(t)小于θ1的比例達(dá)到α，且不存在大于θ2的值時(shí)，篩選迭代終止。步驟4：根據(jù)公式(3)對步驟3中的m階IMF分量進(jìn)行閾值處理；其中，表示經(jīng)閾值處理降噪后的IMF；Tk為通用閾值，其表達(dá)式如公式(4)所示；其中，C為閾值系數(shù)；為第i個(gè)IMF分量的估計(jì)能量；步驟5：重構(gòu)出降噪后的微震信號y'(t)，即優(yōu)選地，NLMS自適應(yīng)濾波器的輸出信號x'(t)為輸入信號x(t)與濾波器系數(shù)的卷積，即為：x′(t)＝wT(t)*x(t)(5)；其中，w(t)為濾波器系數(shù)；所述的濾波器系數(shù)w(t)的權(quán)值使用輸入信號x(t)和誤差信號e(t)來更新，計(jì)算公式為：其中，μ為步長因子，用于控制自適應(yīng)濾波的收斂速度；γ是為了避免xT(t)x(t)過小而設(shè)定的參數(shù)；w(t+1)為更新后的濾波器系數(shù)；xT()為信號x(t)的轉(zhuǎn)置。優(yōu)選地，所述γ取值范圍為[0，1]。優(yōu)選地，所述閾值系數(shù)C設(shè)為0.7。本發(fā)明首先通過NLMS自適應(yīng)濾波對信號進(jìn)行預(yù)處理，濾除信號中的脈沖干擾；其次，對預(yù)處理后的信號進(jìn)行EEMD分解，EEMD分解將含噪信號的各諧波分量依次分解成噪聲主導(dǎo)的IMF集合、噪聲與有效信息共存的IMF集合以及定義為低頻有效信息的余項(xiàng)，最后對IMF分量進(jìn)行閾值估計(jì)和閾值去噪，從而重構(gòu)出降噪后的微震信號。本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明在EEMD分解之前消除脈沖干擾，有效地抑制了由此產(chǎn)生的模態(tài)混疊，具有抗噪性能好、計(jì)算精度高和算法實(shí)時(shí)性較強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，具有很好的技術(shù)價(jià)值和應(yīng)用前景。附圖說明圖1為本發(fā)明一種微震信號降噪方法的流程框圖。圖2為微震信號波形及相應(yīng)的頻譜示意圖。圖3為降噪后的微震信號波形及相應(yīng)的頻譜示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明：本發(fā)明首先對微震信號x(t)進(jìn)行NLMS自適應(yīng)濾波預(yù)處理，濾除信號中的脈沖干擾；其次，對預(yù)處理后的信號進(jìn)行EEMD分解，EEMD分解將含噪信號的各諧波分量依次分解成噪聲主導(dǎo)的IMF集合、噪聲與有效信息共存的IMF集合以及定義為低頻有效信息的余項(xiàng)，因此需要在m個(gè)IMF分量進(jìn)行閾值估計(jì)和閾值去噪，從而重構(gòu)出降噪后的微震信號。如圖1所示，一種微震信號降噪方法，具體包括如下步驟：步驟1：NLMS自適應(yīng)濾波，所述微震信號時(shí)序序列設(shè)為x(t)，t＝1，2，…，n，其中n為所述微震信號的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，對所述微震信號x(t)進(jìn)行NLMS自適應(yīng)濾波預(yù)處理，得到信號x'(t)；x′(t)＝wT(t)*x(t)(1)公式(1)中w(t)為濾波器權(quán)系數(shù)。所述的濾波器系數(shù)w(t)的權(quán)值使用輸入信號x(t)和誤差信號e(t)來更新；公式(2)中，μ為步長因子，用于控制自適應(yīng)濾波的收斂速度；γ是為了避免xT(t)x(t)過小而設(shè)定的參數(shù)，γ取值范圍為[0，1]。步驟2：通過給信號x'(t)疊加一組高斯白噪聲信號m(t)獲得一個(gè)總體信號X(t)；X(t)＝x′(t)+m(t)(3)步驟3：對信號X(t)進(jìn)行EEMD分解，得到m階IMF分量；其中，cj表示第j個(gè)IMF分量，rn為分解殘余項(xiàng)；在EEMD分解過程中，進(jìn)行多次迭代直到符合某種停止準(zhǔn)則而結(jié)束，依次得到m個(gè)IMF及殘余分量。引入評估函數(shù):其中，emax(t)與emin(t)分別為極大值包絡(luò)曲線和極小值包絡(luò)曲線。設(shè)定3個(gè)門限值θ1(默認(rèn)值為0.05)、θ2(默認(rèn)值為0.5)與α(默認(rèn)值為0.95)，規(guī)定當(dāng)δ(t)小于θ1的比例達(dá)到α，且不存在大于θ2的值時(shí)，篩選迭代終止。步驟4：對m個(gè)IMF分量進(jìn)行閾值處理?；贓MD閾值去噪的通用閾值；公式(7)中，C為閾值系數(shù)；為第i個(gè)IMF分量的估計(jì)能量，本實(shí)施例閾值系數(shù)為0.7。步驟5：重構(gòu)出降噪后的微震信號，即y'(t)。微震信號波形及相應(yīng)的頻譜示意如圖2所示，以時(shí)刻t為橫軸，振幅Amplitude為縱軸，微震信號時(shí)序序列表示為x(t)，t＝1，2，…，500，微震信號采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)見表1。表1微震信號采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)(可以存儲(chǔ)于Excel中)序號時(shí)刻t/ms振幅Amplitude/V111.11E-06222.76E-06334.46E-06445.29E-06………4994991.34E-065005001.58E-06按照步驟1提供的算法編程對微震信號時(shí)序序列x(t)進(jìn)行NLMS自適應(yīng)濾波，得到信號x'(t)，t＝1，2，…，500。按照步驟2提供的算法給信號x'(t)疊加一組高斯白噪聲信號m(t)獲得一個(gè)總體信號X(t)，t＝1，2，…，500。按照步驟3對X(t)進(jìn)行EEMD分解，得到m階IMF分量。按照步驟4運(yùn)用所設(shè)閾值系數(shù)0.7計(jì)算出通用的閾值，然后將通用的閾值和m個(gè)IMF分量進(jìn)行比較，當(dāng)IMF分量大于通用的閾值時(shí)，則保留。降噪后的微震信號波形及相應(yīng)的頻譜示意如圖3所示，根據(jù)步驟4得到的m個(gè)IMF分量，按照步驟5重構(gòu)出降噪后的微震信號y'(t)。為解決脈沖干擾帶來的模態(tài)混疊，本發(fā)明引入NLMS-EEMD方法對微震信號進(jìn)行降噪處理，即首先通過NLMS自適應(yīng)濾波對信號進(jìn)行預(yù)處理，濾除信號中的脈沖干擾；其次，對預(yù)處理后的信號進(jìn)行EEMD分解，EEMD分解將含噪信號的各諧波分量依次分解成噪聲主導(dǎo)的IMF集合、噪聲與有效信息共存的IMF集合以及定義為低頻有效信息的余項(xiàng)，因此需要在m個(gè)IMF分量進(jìn)行閾值估計(jì)和閾值去噪，從而重構(gòu)出降噪后的微震信號。當(dāng)然，上述說明并非是對本發(fā)明的限制，本發(fā)明也并不僅限于上述舉例，本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明的實(shí)質(zhì)范圍內(nèi)所做出的變化、改型、添加或替換，也應(yīng)屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3