Очистка сигналов от шумов методом эмпирической модовой декомпозиции в диалоговом режиме

Большинство материальных процессов и физических систем являются нелинейными и нестационарными. Это относится и к естественным шумовым процессам, сопровождающим регистрацию какой-либо полезной информации, и к шумам самой измерительной аппаратуры, и к шумам передачи данных по каналам связи. Необходимое условие анализа нелинейных и нестационарных данных заключается в том, чтобы иметь возможность формирования адаптивного базиса разложения сигналов, функционально зависимого от содержания самих данных. Такой подход и реализуется в эмпирическом методе декомпозиции (EMD) преобразования Гильберта-Хуанга (Hilbert-Huang transform, HHT).

Метод EMD основан на предположении, что любые данные состоят из различных колебательных процессов. Каждый режим, линейный или нелинейный, стационарный или нестационарный, представляет простое колебание с нулевым средним значением, в общем случае нестационарное по амплитуде и частоте. Эмпирическая модовая декомпозиция позволяет разложить сигнал на сумму простых взаимно ортогональных колебаний, каждое из которых отображает определенный физический процесс.

Шумы, сопровождающие полезную информацию в сигнале, в принципе, не относятся к типу колебательных в прямом смысле этого понятия. Но в то же время они полностью удовлетворяют определению простых колебаний с нулевым средним значением по всему частотному диапазону задания сигнала. Это позволяет применить метод EMD для очистки сигналов от шумов. Метод эмпирической модовой декомпозиции обеспечивает более высокую разрешающую способность очищенного сигнала, причем устойчивость очистки, в отличие от частотной фильтрации, сохраняется при достаточно большом изменении частотного порога отсева шумов. Это определяется тем, что при отборе шумов процесс EMD, протекающий в координатном пространстве, в большей степени учитывает динамику локальных неоднородностей распределения отсчетов (локальную статистику отсчетов), в отличие от частотной фильтрации.

СОДЕРЖАНИЕ

Эмпирическая модовая декомпозиция сигналов (EMD). Существенные модовые функции разложения. Алгоритм итераций выделения модовых функций.

Частотное отображение эмпирической декомпозиции шумовых сигналов. Статистика последовательной декомпозиции и реконструкции шумовых сигналов. Эквивалентные частотные передаточные характеристики декомпозиции.

Управление очисткой сигналов от шумов. Низкочастотная фильтрация. Формирование начальных функций итераций EMD из высокочастотных и низкочастотных частей сигналов.

Очистка от шумов каротажных диаграмм. Методика оптимального диалогового управления очисткой. Примеры очистки каротажных диаграмм от шумов.


Пример очистки сигнала от шумов методом EMD и частотным фильтром
Очистка сигналов от шумов методом эмпирической модовой декомпозиции.
Смотреть/скачать, word/doc, 500 kб
Программы очистки сигналов от шумов методом эмпирической модовой декомпозиции.
Смотреть/скачать, htm - 7 kb, rar(mcd) - 300 kб
Программа преобразования Гильберта-Хуанга. Для нестационарных и нелинейных сигналов.
Смотреть/скачать, htm - 6 kb, rar(mcd) - 40 kб
Программа преобразования Гильберта-Хуанга с управлением по частотам декомпозиции.
Смотреть/скачать, htm - 6 kb, rar(mcd) - 42 kб

Публикация в электронных СМИ:

Давыдов В.А., Давыдов А.В. Очистка геофизических данных от шумов с использованием преобразования Гильберта-Хуанга.// Электронное научное издание "Актуальные инновационные исследования: наука и практика", 2010, № 1. http://www.actualresearch.ru.

Смотреть титульную страницу, htm, 20 kб      Скачать статью, doc, 500 kб

Поиск по сайту

Это фрейм страницы "Преобразование Гильберта-Хуанга" > "Очистка сигнала от шумов".
Для просмотра страницы, нажмите здесь!
Об ошибках, советах и мертвых ссылках: davpro@yandex.ru
Copyright © 2010 Davydov