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

爆炸振动信号是工程爆破（如矿山开采、隧道施工）中反映爆破效果与环境影响的核心数据，其蕴含的峰值振速、振动频率等特征是评估结构安全（如周边建筑、围岩稳定性）的关键依据。然而，爆炸振动信号在采集过程中易受多源噪声干扰，包括爆破现场的机械噪声（如钻机、装载机运行噪声）、环境电磁噪声（如高压线路干扰）、测量设备噪声（如传感器热噪声）等，这些噪声与爆炸振动信号的有效成分在频域上相互叠加，导致信号特征模糊，严重影响后续的振动强度评估与安全分析。

传统去噪方法（如小波阈值去噪、自适应滤波）虽能抑制部分噪声，但难以应对爆炸振动信号的 “非线性、非平稳、强冲击” 特性 —— 小波阈值去噪依赖经验阈值，对与有效信号频域重叠的噪声抑制效果有限；自适应滤波需预设参考信号，在复杂爆破环境中难以获取。为此，本文提出 “CEEMDAN-MPE-IMPROVED WTD” 联合去噪方法：通过自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）将爆炸振动信号分解为多组本征模态分量（IMF）；利用多尺度排列熵（MPE）量化各 IMF 的复杂度，筛选含有效信号的分量；最后通过改进小波阈值去噪（IMPROVED WTD）对含噪分量精准滤波，实现爆炸振动信号的高效噪声抑制与关键特征保留。

一、爆炸振动信号的特性与传统去噪痛点

1.1 爆炸振动信号的核心特性

爆炸振动信号由炸药爆轰产生的应力波传播形成，具有显著的非线性、非平稳与强冲击特性，具体表现为：

• 时域特性：信号呈现 “短持续时间、高峰值振速” 的冲击特征，典型持续时间为 0.1-2s，峰值振速范围为 0.1-50cm/s，且包含多个振动周期（如主震段、余震段），主震段幅值远高于余震段；

• 频域特性：频率分布范围广（1-500Hz），能量主要集中在低频段（1-50Hz，对应有效振动特征），但高频段（50-500Hz）易叠加机械噪声与电磁噪声，且部分噪声与有效信号的频域存在重叠（如 50Hz 工频干扰与低频有效信号）；

• 非线性特性：信号幅值与频率随传播距离、地质条件（如岩石密度、孔隙率）动态变化，不同传播路径的信号衰减规律差异显著，导致信号呈现强非线性。

这些特性使得爆炸振动信号的噪声抑制需同时满足 “精准分离频域重叠噪声”“保留冲击性有效特征”“适应非线性动态变化” 三大需求。

1.2 传统爆炸振动信号去噪的关键痛点

现有去噪方法在处理爆炸振动信号时存在明显局限，难以满足工程应用需求：

• 频域重叠噪声分离难：传统小波阈值去噪（如 VisuShrink）采用固定小波基与经验阈值，对 50Hz 工频干扰等与有效信号频域重叠的噪声抑制效果差，易导致 “过滤波”（丢失低频有效信号）或 “欠滤波”（高频噪声残留）；

• 有效冲击特征保留难：自适应滤波、卡尔曼滤波等方法对强冲击信号的适应性不足，在处理爆炸振动的主震段时，易平滑峰值振速等关键特征，导致后续的振动强度评估误差增大（如峰值振速测量误差超过 10%）；

• 非线性信号适配难：经验模态分解（EMD）虽能自适应分解非线性信号，但存在 “模态混叠” 问题 —— 同一 IMF 中同时包含高频噪声与低频有效信号，无法实现有效分量与噪声分量的精准分离，进而影响去噪效果。

针对上述痛点，“CEEMDAN-MPE-IMPROVED WTD” 方法通过 “自适应分解 - 智能筛选 - 精准滤波” 的三级架构，实现爆炸振动信号噪声抑制性能的突破。

二、CEEMDAN-MPE-IMPROVED WTD 去噪方法的核心架构与机制

2.1 方法整体架构

该方法以 “自适应分解→有效分量筛选→精准噪声抑制” 为核心逻辑，分为三级处理模块，具体流程如下：

1. CEEMDAN 自适应分解模块：向原始爆炸振动信号中添加高斯白噪声，通过多次 EMD 分解与残余分量叠加，得到一系列本征模态分量（IMF）与 1 个残余分量（Res），实现非线性信号的平稳化分解，解决传统 EMD 的模态混叠问题；

1. MPE 有效分量筛选模块：计算各 IMF 的多尺度排列熵（MPE），根据熵值大小区分 “有效分量”“含噪分量” 与 “纯噪声分量”—— 有效分量（低 MPE 值）含爆炸振动的核心特征，含噪分量（中 MPE 值）同时包含有效信号与噪声，纯噪声分量（高 MPE 值）仅含噪声；

1. IMPROVED WTD 精准滤波模块：对有效分量直接保留，对纯噪声分量直接剔除，对含噪分量采用改进小波阈值去噪（优化阈值函数与阈值计算方法）抑制噪声，最后将处理后的有效分量与去噪后的含噪分量重构，得到去噪后的爆炸振动信号。

2.2 关键模块的核心机制

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 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