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oe1(光电查) - 科学论文

4 条数据
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  • [IEEE 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 瑞士拉珀斯维尔(2018.6.18-2018.6.21)] 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 基于变分模态分解的探地雷达数据噪声抑制方法

    摘要： 探地雷达(GPR)已广泛应用于土木工程和地球科学等多个领域。探地雷达数据的分析与噪声抑制一直是研究重点。本研究引入一种新型自适应时频分解工具——变分模态分解(VMD)。我们采用VMD方法获取一组平稳子分量，并基于该分解实现有效信号与噪声成分的分离。通过单道探地雷达数据测试VMD分解效果，同时以经验模态分解(EMD)作为对比。此外还提出基于VMD方案的初级噪声抑制方法。实测探地雷达数据应用进一步验证了该方法在噪声抑制与地质事件保留方面具有更优性能。

    关键词： 探地雷达（GPR）、模态分解、变分模态分解（VMD）、降噪或抑制

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于Hausdorff距离与小波变换的激光雷达最优VMD信号去噪方法

    摘要： 激光雷达回波信号易受背景光、电子噪声等干扰，此类噪声会阻碍后续信号检测。然而当信噪比极低时，传统去噪方法难以取得理想效果。本文提出一种基于参数最优变分模态分解（VMD）结合豪斯多夫距离（HD）与小波变换（WT）的新型激光雷达回波信号去噪方法。相较于传统VMD方法，本方案采用新开发的蝗虫优化算法（GOA）获取VMD最优参数组合，继而通过HD筛选相关模态并利用基函数重构信号，再经WT去噪方法进一步处理相关模态，使重构信号获得更高信噪比。仿真与实验结果表明，相比其他三种去噪技术，本方法具有可行性、有效性与鲁棒性优势，可提升激光雷达在恶劣环境下的测距性能。

    关键词： 蝗虫优化算法、小波变换、变分模态分解、激光雷达回波信号去噪、豪斯多夫距离

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 基于变分模态分解与最大相关最小冗余的光伏输出预测

    摘要： 光伏输出受太阳辐照度、环境温度、瞬时云团等因素影响，其输出序列呈现明显的间歇性和随机性特征，这给光伏输出预测带来极大困难。针对光伏发电可预测性低的问题，本文提出一种基于变分模态分解（VMD）、最大相关最小冗余（mRMR）和深度置信网络（DBN）的组合式光伏输出预测方法。该方法利用VMD将光伏输出序列分解为不同特性的模态分量，通过mRMR确定各模态分量的主要特征因子，再采用DBN模型对各模态分量及其对应特征因子进行拟合，最后将各模态分量的预测结果叠加得到光伏输出的预测值。通过采用云南某光伏电站数据进行对比实验，发现本文提出的模型提高了光伏输出的预测精度。

    关键词： mRMR、光伏输出预测、特征选择、深度置信网络、变分模态分解

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日至24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于变分模态分解的体育锻炼中腕部光电容积图心率估计方法

    摘要： 基于光电容积描记法（PPG）的心率（HR）监测因其硬件实现简单、成本低廉，在现代可穿戴设备中受到日益关注。本研究提出一种利用运动状态下腕部PPG信号进行心率估算的变分模态分解（VMD）方法。为消除运动伪影（MA），首先采用VMD处理，随后提出VMD后处理方法以保证伪影去除的鲁棒性。通过在2015年IEEE信号处理杯使用的两个PPG数据集验证，实验结果表明：该方法在12组训练集上平均绝对误差为1.45次/分钟（BPM），在10组测试集上为3.19 BPM。

    关键词： 光电容积描记法（PPG）、心率监测、变分模态分解、运动伪影、可穿戴设备

    更新于2025-09-09 09:28:46