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光纤分布式声传感(distributed acoustic sensing, DAS)系统因其灵敏度高、抗电磁干扰和分布式远距离传感的特点,广泛应用于微震监测和震源定位等领域。通过DAS系统采集爆炸产生的振动信号,并利用信号的到时信息进行爆源定位。但由于爆炸试验现场的噪声干扰,信号和噪声混叠,到时算法求得的到时信息误差较大,影响定位精度,因此需要对信号进行去噪处理。鉴于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法处理爆炸振动信号时有效信息的严重损失,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)、多尺度互变熵(multiscale permutation entropy, MPE)和改进的小波阈值去噪(wavelet threshold denoising, WTD)的融合降噪方法,对DAS系统采集的信号进行去噪。它与EEMD-MPE、CEEMD-MPE和CEEMD-MPE-WTD方法进行了比较。试验结果表明,该方法可以将信噪比(sign... 相似文献
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