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基于变分模态分解和奇异谱分析的GPR信号去噪

         

摘要

受设备及环境等因素的主要影响,采集的探地雷达(GPR)信号中存在不同程度的噪声干扰.传统变分模态分解(VMD)通过搜寻变分模型最优解分离出不同中心频率的分量实现噪声压制,但最优模态数的选择具有一定主观性,致使重构数据存在不同程度的信号振荡.为优化模态数的选择,并改善信号振荡问题,本文提出基于自适应VMD和奇异谱分析(SSA)的GPR信号去噪方法.首先,引入能量损失比,实施最优模态数的自适应选择,并利用皮尔逊相关系数法提取有效信号;其次,针对变分模态分解后的中低频振荡现象,引入SSA进行二次滤波,进一步提高信噪比.合成Ricker子波实验、合成雷达剖面模拟实验和实测资料验证了变分模态分解奇异谱分析(VMD SSA)方法的有效性.合成Ricker子波实验中,与集成经验模态分解(EEMD)和传统VMD方法相比,经VMD SSA方法处理后的信噪比最大提升13.5878dB;合成雷达剖面模拟实验中,基于VMD SSA方法处理后剖面的信噪比较EEMD和传统VMD方法分别提高3.7659dB和2.6557dB;实测资料处理中也较好地压制了背景噪声及随机噪声,使异常体的信号特征更加突出.

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