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J-GLOBAL ID：201702245446090048   整理番号：17A0106242

経験的モード分解(EMD)に基づくウェーブレットエントロピー閾値地震信号雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Wavelet Entropy Threshold Seismic Signal Denoising Based on Empirical Mode Decomposition(EMD)

著者 (4件)： Liu Xia (School of Electrical Engineering & Information,Northeast Petroleum University) ,  Huang Yang (School of Electrical Engineering & Information,Northeast Petroleum University) ,  Huang Jing (Sichuan Petroleum Construction CO.LTD) ,  Duan Zhiwei (School of Electrical Engineering & Information,Northeast Petroleum University)
資料名： Jilin Daxue Xuebao Diqiukexueban  (Jilin Daxue Xuebao Diqiukexueban)
巻： 46  号： 1  ページ： 262-269  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2699A  ISSN： 1671-5888  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： EMD閾値雑音除去アルゴリズムにおける閾値は経験的選択と効果的に区別することができないので,本論文では,各々の固有モード関数のウェーブレット変換を行い,効果的に情報を抑制し,ノイズを抑制した。詳細係数の有効信号と突変点置零をいくつかの区間に分割し,ウェーブレットエントロピーの最大サブ区間の高周波ウェーブレット係数の平均値を雑音分散計算として選択した。この閾値選択法はウェーブレットエントロピーの特性に従い,対応するスケールにおける信号自体のエネルギー特性に従って,このスケール閾値を適応的に決定する。提案したアルゴリズムをシミュレーション信号と実際の地震信号のノイズ除去に適用し,結果は,提案方法がEMDに基づくウェーブレット閾値雑音除去より優れていて,効果的に信号を保護することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *波束 ,  HF【周波数】 ,  *地震 ,  *雑音除去 ,  シミュレーション ,  ウェーブレット変換 ,  雑音低減 ,  *雑音
準シソーラス用語： エネルギー特性 ,  分散計算 ,  ウェーブレット係数 ,  固有モード関数 ,  *ウェーブレットエントロピー ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： empirical mode decomposition (EMD) ,  wavelet entropy threshold ,  random noise suppression ,  SNR

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経験的モード分解 ,  ウェーブレットエントロピー ,  閾値 ,  地震 ,  信号雑音除去