华南理工大学学报(自然科学版)

作者：孙苗, 吴立, 袁青, 等

单位：１． 中国地质大学（武汉）岩土钻掘与防护教育部工程研究中心//工程学院，湖北 武汉 430074； ２． 中交第二航务工程局有限公司博士后科研工作站，湖北 武汉 430040

关键词：经验模态分解,自适应补充集合经验模态分解,模态混淆,排列熵

基金：国家自然科学基金资助项目（41672260）

爆破监测信号多为含噪信号，噪声会使经验模态分解（EMD）的结果产生严 重的模态混淆，使用改进算法 EEMD 对模态混淆有一定的抑制作用但效果并不明显。 为此本研究将使用自适应补充集合经验模态分解（CEEMDAN）来处理含噪信号。比较 EMD、EEMD、CEEMDAN对仿真信号的分解结果，计算 EMD、EEMD、CEEMDAN 得 到的 IMF 的排列熵值，对EMD、EEMD、CEEMDAN的分解结果进行 Hilbert 变换，并比 较三者时频谱的分辨率。最后将CEEMDAN用于水下钻孔爆破地震波时频分析中，结果 表明：CEEMDAN不仅对模态混淆具有一定的抑制作用，且其分解结果经过Hilbert 变 换得到的时频谱在时域和频域上都具有较高的分辨率。

来源：2020年第3期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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