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- 卢冰峰卢立飞卢立志夏明仙
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- 王则栋郑旭强郝沁汾贺羽闻展浩陈豹韩更世范思捷
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- 李暎玟罗孝锡陆君彦
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- 裂纹声发射信号的降噪方法、装置、设备及介质
- 本公开涉及一种裂纹声发射信号的降噪方法、装置、设备及介质。包括：获取目标塔筒的裂纹声发射信号对应的裂纹时频域信号，其中，裂纹时频域信号中的频率分量被划分成多个频带，并且，相邻频带之间存在重叠区间，裂纹时频域信号中的时间分...
- 刘永前普赵伟景永舜石庆阎兆立韩爽戴试贤
- 改进CEEMD-WPT的裂纹声发射信号降噪方法
- 2025年
- 针对裂纹声发射信号的降噪问题,该文提出了结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与小波包变换(WPT)的CEEMD-WPT降噪方法。首先,此方法将传统CEEMD中使用的单一经验模态分解(EMD)改进为降噪效果更稳定的WPT-EMD;其次,分解后对其本征模态函数进行了相关系数阈值判断,对低相关分量再次进行WPT处理。除此之外,为了解决难以量化真实信号降噪效果的问题,文中设计了新的量化指标“信号主区间系数”,并用仿真实验验证了该参数的可靠性。该文最后对公开数据集和裂纹实验信号进行了降噪实验,结果表明相较于传统CEEMD和小波阈值,CEEMD-WPT有着更好的降噪效果;并且CEEMD-WPT降噪统计方差小于CEEMD一个数量级,具有更强的稳定性。
- 张润锋赵永峰陈江义沈鹏
- 基于改进EFD-小波去噪算法的岩石压裂声发射信号分类
- 2025年
- 为准确识别岩石破裂过程中不同阶段产生的声发射信号,提出了一种改进经验傅里叶分解(Empirical Fourier decomposition,EFD)-小波去噪算法,对采集的声发射信号进行降噪处理后,将提取特征输入学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)算法中进行识别分类。首先,使用改进后的EFD算法将岩心破裂的声发射信号进行分解,设定方差贡献率为筛选条件,用小波阈值去噪法进一步滤除噪声后重构信号;然后,用高斯混合模型得到特征向量概率分布,对破裂过程的不同阶段进行分析;最后,提取声发射信号的参数构造特征向量,根据LVQ算法对岩心破裂声发射信号进行分类识别。试验结果表明,该方法可以依据声发射信号准确识别岩心破裂的不同阶段。
- 王婷婷霍雨佳赵万春史晓东李方
- 关键词：高斯混合模型学习向量量化
- 一种基于Hurst指数的声发射信号自适应谱线增强方法
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