文献

J-GLOBAL ID：202102288043216639   整理番号：21A0614581

経験的モード分解,圧縮センシングおよびソフト閾値化による微小地震信号雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Microseismic Signal Denoising via Empirical Mode Decomposition, Compressed Sensing, and Soft-thresholding

著者 (5件)： Li Xiang (State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, College of Water Resource and Hydropower, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Dong Linlu (State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, College of Water Resource and Hydropower, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Li Biao (College of Petroleum and Natural Gas Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China) ,  Lei Yifan (State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, College of Water Resource and Hydropower, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Xu Nuwen (State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, College of Water Resource and Hydropower, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 6  ページ： 2191  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微小地震信号ノイズ除去は,P波,S波第一到着採取,ソース局在化,および焦点機構反転のために非常に重要である。したがって,経験的モード分解(EMD),圧縮センシング(CS),およびソフト閾値(ST)結合EMD_CS_ST雑音除去法を提案した。最初に,雑音信号のEMD分解を通して,高周波から低周波数までの一連の固有モード関数(IMF)を得た。各IMFとオリジナル信号の間の相関係数を計算することによって,信号とノイズの間の境界成分を同定して,境界成分とその以前の成分を離散的ウェーブレット変換領域でまばらに処理して,オリジナルのスパース係数を得た。第2に,STによってフィルタリングして,雑音除去の後,再構成係数を得た。次に,CSを用いて,雑音除去したIMFの新しい成分を得て,次に,雑音除去後に信号を得るために,残りのIMF成分によって再結合した。シミュレーション実験において,EMD_CS_ST法の雑音除去プロセスを詳細に紹介し,10の異なる雑音レベルの下でEMD_CS_ST,DWT,EEMD,およびVMD_DWTの雑音除去能力を論じた。雑音除去前後の信号対雑音比,信号標準偏差,相関係数,波形図,およびスペクトログラムを比較し,解析した。さらに,Shuangjiangkou水力発電所の地下空洞から得た信号をEMD_CS_ST法により雑音除去し,雑音除去前後の信号を時間周波数スペクトルにより分析した。これらの結果は,提案方法がより良い雑音除去能力を有することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再結合 ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  標準偏差 ,  雑音指数 ,  フィルタリング ,  相関係数 ,  *微小地震 ,  地下空洞 ,  LF【周波数】 ,  ウェーブレット変換 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： スペクトログラム ,  *圧縮センシング ,  固有モード関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 微小地震信号雑音除去 ,  経験的モード分解 ,  圧縮センシング ,  ソフト閾値化

分類 (1件)： 雑音一般  (ND04010J)

引用文献 (40件)：

• Li, A.; Liu, Y.; Dai, F.; Liu, K.; Wei, M.D. Continuum analysis of the structurally controlled displacements for large-scale underground caverns in bedded rock masses. Tunn. Undergr. Sp. Technol. 2020, 97, 103288.
• Zhao, Y.; Yang, T.; Bohnhoff, M.; Zhang, P.; Yu, Q.; Zhou, J.; Liu, F. Study of the Rock Mass Failure Process and Mechanisms During the Transformation from Open-Pit to Underground Mining Based on Microseismic Monitoring. Rock Mech. Rock Eng. 2018, 51, 1473-1493.
• Xu, J.; Jiang, J.; Liu, Q.; Gao, Y. Stability Analysis and Failure Forecasting of Deep-Buried Underground Caverns Based on Microseismic Monitoring. Arab. J. Sci. Eng. 2018, 43, 1709-1719.
• Dai, F.; Li, B.; Xu, N.; Meng, G.; Wu, J.; Fan, Y. Microseismic Monitoring of the Left Bank Slope at the Baihetan Hydropower Station, China. Rock Mech. Rock Eng. 2017, 50, 225-232.
• Li, H.; Wang, R.; Cao, S.; Chen, Y.; Huang, W. A method for low-frequency noise suppression based on mathematical morphology in microseismic monitoring. Geophysics 2016, 81, V159-V167.

タイトルに関連する用語 (6件)： 経験的モード分解 ,  圧縮センシング ,  ソフト ,  閾値 ,  微小地震 ,  信号雑音除去