基于CEEMDAN-MPE-IMPROVED WTD的爆炸振动信号噪声抑制方法附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、引言：爆炸振动信号噪声抑制 —— 工程安全与监测的 “关键屏障”

在矿山开采、建筑拆除、国防工程等领域，爆炸作业是常用的施工或试验手段，而爆炸振动信号作为反映爆炸威力、冲击波传播规律及周边结构损伤风险的核心数据，对工程安全评估、爆破参数优化及环境保护具有重要意义。例如，矿山爆破中，通过分析爆炸振动信号可调整装药量，避免周边巷道坍塌；城市拆除爆破中，需依据振动信号控制冲击强度，保护邻近建筑。

然而，爆炸振动信号在采集过程中极易受到环境噪声（如风声、机械设备运转噪声）、场地干扰（如岩土介质非均匀性导致的信号反射折射）、设备噪声（如传感器固有噪声、数据传输干扰）的叠加污染，导致原始信号出现 “波形畸变”“峰值模糊” 等问题。这不仅影响爆炸参数计算的准确性，更可能误判结构损伤风险，引发安全事故或经济损失。

传统噪声抑制方法如单一小波阈值去噪（WTD），对与爆炸振动信号频率重叠的低频干扰处理效果有限；经验模态分解（EMD）去噪则存在 “模态混叠” 缺陷，难以精准分离有效信号与噪声。为此，本文提出CEEMDAN-MPE-IMPROVED WTD 联合算法：通过自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）实现信号分层，利用多尺度排列熵（MPE）量化各分量复杂度以筛选有效信号，结合改进小波阈值（IMPROVED WTD）强化噪声抑制，形成 “分解 - 筛选 - 降噪” 的全流程解决方案，为爆炸振动信号的精准分析提供高质量数据支撑。

二、爆炸振动信号的噪声特性与抑制挑战

要理解 CEEMDAN-MPE-IMPROVED WTD 算法的价值，需先明确爆炸振动信号的特殊性与噪声抑制难点：

（一）爆炸振动信号的本质特征

爆炸振动信号是一种非平稳、强冲击性的瞬态信号，其波形呈现 “快速上升 - 缓慢衰减” 特征，频率范围集中在 1-500Hz（根据爆炸当量与传播介质差异波动），有效信号持续时间短（通常为 0.1-2 秒），峰值加速度可达 10-1000m/s²。例如，中小型矿山爆破的振动信号峰值频率约为 50-150Hz，而城市拆除爆破因距离建筑近，信号中低频成分（1-50Hz）占比更高，直接关联建筑结构的共振风险。这种 “瞬态性、宽频带、强冲击” 的特性，使得噪声极易与有效信号叠加，增加分离难度。

（二）主要噪声类型与干扰机制

1. 环境噪声：矿山或工地现场的风机、破碎机等设备运转噪声（频率 50-200Hz）、自然环境中的风声（频率 <10Hz），会以 “持续叠加” 形式混入爆炸振动信号，导致信号基线出现不规则波动；

1. 场地干扰：爆炸冲击波在岩土介质中传播时，因介质密度不均、存在裂隙，会产生信号反射与折射，形成 “多路径干扰噪声”（频率 100-300Hz），导致原始信号出现额外的虚假峰值；

1. 设备噪声：振动传感器的机械共振噪声（频率 200-500Hz）、数据采集系统的电路热噪声（频率 <50Hz），虽强度较弱，但会掩盖爆炸振动信号的微弱衰减段特征，影响能量计算准确性。

（三）传统噪声抑制方法的局限性

1. 单一小波阈值去噪（WTD）：需手动选择小波基与阈值，对 1-50Hz 的低频环境噪声抑制效果差，且易因阈值设置不当导致 “过降噪”，丢失信号峰值信息；

1. EMD 去噪：分解过程中易出现 “模态混叠”（如将 50Hz 设备噪声与爆炸低频信号混入同一本征模态函数 IMF），无法实现有效分离；

1. 卡尔曼滤波：依赖预设的信号模型，而爆炸振动信号的幅值与频率随工况动态变化，模型失配时降噪效果显著下降。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]张文灏,沙云东,栾孝驰,等.基于CEEMDAN-MPE-VMD多分量筛选融合的滚动轴承故障提取方法[J].装备环境工程, 2024, 21(9):50-60.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码