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申请/专利权人：辽宁工程技术大学

摘要：本发明公开了一种基于ICEEMDAN‑DBO‑WD的受载煤岩辐射信号降噪算法，属于信号降噪技术领域。该方法首先将受载煤岩原始辐射信号离散化构造离散函数，之后分别构建E·和M·算子，实现获得输入数据指定次数EMD模态函数及局部均值的目的，基于此通过ICEEMDAN分解辐射信号离散函数，获得模态函数矩阵及分解余量；按行将模态函数矩阵分成多个向量，利用DBO‑WD算法实现对应信号的去噪；在WD里嵌入了DBO优化阈值，对去噪后DIi向量与分解余量，完成对煤岩形变相关信号的重构，最终实现对原始输入辐射信号降噪的目的。利用本发明所提出的受载煤岩辐射信号降噪算法，可有效抑制噪声信号对特征信息的干扰并提升重构信号信噪比，有利于进一步研究辐射变化与煤岩形变间的耦合关系。

主权项：1.一种基于ICEEMDAN-DBO-WD的受载煤岩辐射信号降噪算法，其特征在于，该方法包括以下6个步骤：步骤1：构造受载煤岩原始辐射信号离散函数D[t]，用于表示煤岩加载过程中经电磁辐射仪、红外辐射仪等辐射信号采集装置直采而得到的电磁或红外辐射原始特征的时序数列；上述步骤1中原始辐射信号离散函数D[t]的数据由煤岩形变相关信号D1[t]、自然环境干扰信号D2[t]、实验装置误差信号D3[t]和其他无关信号D4[t]组成，其具体结构关系如式1所示：D[t]＝D1[t]+D2[t]+D3[t]+D4[t]1步骤2：构造运算算子E·与M·，分别完成对输入数据“·”指定次数的EMD模态函数及局部均值的求解目的；步骤3：对受载煤岩原始辐射信号离散函数D[t]进行ICEEMDAN分解，获得原始辐射信号离散函数D[t]分解后由多个模态函数组成的模态函数矩阵IMF及分解余量Res；步骤4：基于原始辐射信号离散函数D[t]的模态函数矩阵IMF数据，利用DBO-WD算法对其进行数据优化去噪运算，其中DBO算法进行小波去噪的阈值选择，最大程度上的实现阈值过滤数据的效果，筛选出符合特定条件的数据，从而提高数据的质量；DBO算法主要是通过初始化种群、根据目标函数计算出适应度值、更新位置、边界界定、更新当前最优解及其适应度，最终通过迭代实现最优位置选取即为最优阈值；步骤5：对于原始辐射信号离散函数D[t]的模态函数矩阵IMF数据，利用DBO-WD算法对其数据进行优化去噪运算，最大程度上将自然环境干扰信号D2[t]、实验装置误差信号D3[t]和其他无关信号D4[t]从原始辐射信号离散函数D[t]中滤除；步骤6：根据上述步骤得到去噪后的向量DIi，令其与D[t]的分解余量Res重构获得煤岩形变相关信号D1；上述步骤6以实现为D[t]降噪的目的，D1的信号组成结构如式2所示： 最终将信号重构，实现对原始受载煤岩辐射信号降噪。

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