基于 EMD-SVD的矿山微震信号降噪方法及其应用
时间: 2025-07-06 15:55:38 浏览: 6
### 基于 EMD-SVD 的矿山微震信号降噪技术
#### 技术概述
基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的矿山微震信号降噪方法是一种先进的信号处理技术。该方法首先通过EMD将复杂的原始信号分解成若干本征模式函数(IMF),随后对这些IMF分量应用SVD进行进一步分析,从而有效去除噪声并保留有用信息[^1]。
#### 实现过程
具体实现过程中,主要分为以下几个方面:
- **信号预处理**:采集到的矿山微震数据通常含有大量干扰成分,在正式进入EMD之前需对其进行初步清理。
- **经验模态分解 (EMD)**:
- 对经过预处理后的信号执行EMD操作;
- 将原信号逐步分离为多个不同频率范围内的固有振动模式(IMFs),以及剩余趋势项(residue)[^2]。
- **奇异值分解 (SVD)**:
- 针对每一个得到的IMF实施SVD变换;
- 计算各IMF对应的奇异值分布情况,并据此判断哪些部分代表实际物理现象而非随机波动或测量误差;
- 设定阈值来区分重要特征与噪音影响,只保留那些显著高于背景水平的部分作为最终重构的基础。
- **信号重建**:依据上述筛选出来的关键IMF重新组合形成净化过的输出序列。
```python
import numpy as np
from emd import EMD
from scipy.linalg import svd
def emd_svd_denoising(signal, threshold=0.5):
# 初始化EMD对象
decomposer = EMD()
# 执行EMD分解获得所有IMF
imfs = decomposer.emd(signal)
denoised_signal = []
for i in range(imfs.shape[0]):
U, s, Vt = svd(imfs[i])
# 应用软阈值化策略过滤掉较小奇异性值对应的数据
s[s < threshold * max(s)] = 0
# 使用修改后的奇异值得到新的矩阵乘积表示形式
cleaned_imf = np.dot(U[:, :len(s)], np.diag(s)).dot(Vt)
denoised_signal.append(cleaned_imf)
return sum(denoised_signal) + signal.mean() # 加回均值以保持整体幅度不变
```
#### 应用场景
此方法特别适用于矿井环境中产生的复杂震动波形记录,能够有效地提高后续地质灾害预警系统的准确性。例如,在煤矿开采作业期间监测岩层结构变化所引起的细微颤动事件时,可以借助这种高级别的滤波手段剔除由机械设备运转或其他人为因素引入的高频扰动,使得真正反映地下应力状态演变规律的信息更加清晰可辨。
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