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J-GLOBAL ID：202102212266342143   整理番号：21A1165461

VMD-Wavelet連合ノイズ除去アルゴリズム研究と応用【JST・京大機械翻訳】

VMD-Wavelet Denoising Algorithm and Its Application in Acoustic Signal Processing of Oil and Gas Pipeline Leakage

著者 (5件)： Han Lingling (東北石油大学電气信息工程学院,黒竜江大慶163318) ,  Gao Bingkun (東北石油大学電气信息工程学院,黒竜江大慶163318) ,  Liang Hongwei (東北石油大学電气信息工程学院,黒竜江大慶163318) ,  Lu Jingyi (東北石油大学黒竜江省网絡与智能控制重点実験室,黒竜江大慶163318) ,  Wang Xiliang (上汽通用汽車有限公司南厂冲圧車間,山東烟台264006)
資料名： Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban)  (Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban))
巻： 38  号： 5  ページ： 588-594  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3526A  ISSN： 1671-5896  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： ガスパイプラインの運転中に収集された漏れ音波信号が大量のノイズを含むという問題を解決するために、ウェーブレット、経験モード分解、可変モード分解などの一般的なノイズ除去アルゴリズムを研究することによって、漏れ音波信号の特徴を分析し、ウェーブレット閾値ノイズ除去と可変モード分解ノイズ除去を結びつけた。可変モード分解-ウェーブレット変換(VMD-Wavelet)を提案した。VariableModeDecomposition-Wavelet)とノイズ除去アルゴリズムを結合した。このアルゴリズムを用いて,典型的な信号雑音除去シミュレーションを行い,その結果は,このアルゴリズムが一般的アルゴリズムより優れていることを示した。最後に、VMD-Wavelet連合ノイズ除去アルゴリズムを実際に採集した石油・ガスパイプラインの漏れ音波信号ノイズ除去処理に応用し、研究により、このノイズ除去アルゴリズムは強い背景ノイズ下の漏れ音波信号に対して高い信号対ノイズ比改善と小さい平均二乗誤差を獲得できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *アルゴリズム ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  石油 ,  波束 ,  音波信号 ,  *雑音低減 ,  ウェーブレット変換 ,  雑音除去
準シソーラス用語： ガスパイプライン ,  背景雑音 ,  平均二乗誤差 ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ノイズ除去 ,  アルゴリズム ,  研究 ,  応用