基于PEMD-MPE算法的露天矿爆破振动信号降噪方法

为了去除露天矿山爆破振动信号中混入的噪声成分，提出了一种基于PEMD-MPE算法的降噪方法。该算法通过自适应性正交经验模态分解（PEMD）得到完全正交的本征模态函数（IMF）分量，然后对各个IMF分量进行多尺度排列熵（MPE）的随机性检测，成功确定其中的噪声分量并将其去除。采用该算法对实测的露天矿山爆破振动信号进行降噪处理。结果表明：相比EMD-MPE和EEMD-MPE算法，PEMD-MPE算法的信噪比分别提高了3.520 dB和1.107 dB，且重构标准差和均方根误差最小，说明该算法不仅能够有效去除爆破振动信号中的噪声成分，还能有效保留真实信号。