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次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。 相似文献
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土质滑坡临滑前,土壤内部颗粒的错动、摩擦和土体裂纹的扩展会产生次声波。为了明确土质滑坡临滑前次声信号的特性,对土质坡体模型进行了6组滑坡模拟实验,同时采集实验过程中产生的次声信号。利用短时傅里叶变换对采集的信号进行时频分析,然后利用小波分解法研究信号在各个频段上的能量特性。分析结果表明:土质滑坡临滑前有特殊的次声信号产生,信号的频率主要集中在0.5~6 Hz和12.5 Hz附近。根据土质滑坡蠕滑阶段的发展规律推断:0.5~6 Hz频段的次声信号为滑面处颗粒间错动、摩擦产生;频率在12.5 Hz附近的次声信号为滑体内部裂纹扩展产生。通过实验得到的次声特性可以作为土质滑坡次声监测的重要参考。 相似文献
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