改进的VMD-WT微震信号联合去噪方法附matlab代码

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🔥 内容

在矿山开采、隧道施工、水利工程等领域，微震活动是岩体内部应力变化的直接反映，通过监测微震信号可实时掌握岩体稳定性，提前预警塌方、突水、岩爆等灾害。例如，矿山深部开采中，微震信号的频次与幅值变化能预测矿柱失稳风险；隧道掘进时，微震信号特征异常可提示掌子面前方的不良地质体。

然而，微震信号在采集过程中极易受到环境干扰（如机械设备运转振动、人员活动噪声）、场地噪声（如岩体表面随机振动、地形反射干扰）、设备噪声（如传感器固有噪声、数据传输电磁干扰）的叠加污染。原始微震信号本身具有 “幅值微弱（通常为 10⁻⁶-10⁻³m/s²）、频率宽（1-1000Hz）、非平稳性强” 的特点，噪声的混入会导致信号 “特征淹没”“波形畸变”，不仅影响微震事件定位、能量计算的准确性，更可能错过关键灾害预警信息，引发重大安全事故。

传统去噪方法如单一小波变换（WT），对与微震信号频率重叠的低频干扰抑制效果有限；常规变分模态分解（VMD）则存在 “模态数 K 与惩罚参数 α 依赖经验选择” 的缺陷，易出现模态混叠或过度分解。为此，本文提出改进 VMD-WT 联合去噪方法：通过智能优化算法改进 VMD 参数自适应选择，实现微震信号精准分层，再结合小波变换强化噪声抑制，形成 “自适应分解 - 精准去噪” 的全流程解决方案，为微震监测与灾害预警提供高质量数据支撑。

二、微震信号的噪声特性与去噪挑战

要理解改进 VMD-WT 方法的价值，需先明确微震信号的特殊性与去噪难点：

（一）微震信号的本质特征

微震信号是岩体破裂释放能量产生的非平稳、弱幅值瞬态信号，典型波形包含 “上升沿（信号快速增强）- 峰值（能量最大点）- 衰减段（能量逐渐消散）” 三部分，持续时间极短（通常为 0.01-1 秒）。其频率分布随岩体性质与破裂规模差异显著：小规模微破裂信号频率集中在 500-1000Hz，大规模岩体失稳信号频率多在 1-200Hz，且有效信号能量多集中在低频段，与环境噪声的频率重叠度高，进一步增加去噪难度。

（二）主要噪声类型与干扰机制

1. 环境干扰噪声：矿山或工地现场的通风机、破碎机等设备运转噪声（频率 50-300Hz）、运输车辆振动噪声（频率 10-50Hz），以 “持续叠加” 形式混入微震信号，导致信号基线出现周期性波动；

1. 场地噪声：岩体表面受风吹、温度变化产生的随机振动（频率 1-10Hz）、微震波在不同岩性界面的反射折射形成的 “多路径干扰”（频率 200-500Hz），会使原始信号出现虚假微震事件或峰值偏移；

1. 设备噪声：微震传感器的机械共振噪声（频率 500-800Hz）、数据采集系统的电路热噪声（频率 <50Hz），虽幅值微弱，但会抬高信号 “噪声基底”，掩盖低能量微震事件的特征。

（三）传统去噪方法的局限性

1. 单一小波变换（WT）：需手动选择小波基与分解层数，对 1-50Hz 的低频环境噪声抑制效果差，且阈值设置不当易导致 “过降噪”，丢失微震信号的峰值与上升沿特征；

1. 常规 VMD 去噪：模态数 K 与惩罚参数 α 依赖经验设定，K 过小易出现模态混叠（如将 200Hz 场地噪声与微震有效信号混入同一模态），K 过大则导致过度分解（将单一微震信号拆分为多个模态）；

1. 经验模态分解（EMD）-WT 联合去噪：EMD 本身存在 “端点效应” 与 “模态混叠” 问题，分解结果的不稳定性会直接影响后续 WT 去噪效果，难以适应复杂现场环境。

⛳️ 运行结果

哈里斯鹰算法优化VMD-WT联合去噪声

优化得到的小波阈值参数：gamma=0.11, beta=0.11

最终去噪效果：SNR=9.8624, MAE=0.1541, RMSE=0.2600

📣 部分代码

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