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申请/专利权人：连云港杰瑞自动化有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进VMD算法的Ф‑OTDR信号去噪方法、系统及存储介质，涉及信号处理领域，方法包括采用ZOA算法优化VMD算法的惩罚因子和分解个数，获得最佳惩罚因子和分解个数；将获取的原始Ф‑OTDR信号输入至采用最佳惩罚因子和分解个数运行的VMD算法中，获得多个IMF分量；采用深度学习模型确定所述IMF分量中需要参与信号重构的第一IMF分量，剩余为待处理IMF分量；采用改进小波阈值算法对待处理IMF分量进行去噪处理，获得去噪IMF分量，采用深度学习模型确定所述去噪IMF分量中适合信号重构的第二IMF分量；重构第一IMF分量和第二IMF分量获得去噪信号。本申请能够更有效地抑制噪声，保留更多的信号细节，从而提高信号的清晰度和可分析性。
主权项：1.一种基于改进VMD算法的Ф-OTDR信号去噪方法，其特征在于，包括：采用ZOA算法优化VMD算法的惩罚因子和分解个数，获得最佳惩罚因子和分解个数；将获取的原始Ф-OTDR信号输入至采用最佳惩罚因子和分解个数运行的VMD算法中，获得多个IMF分量；采用深度学习模型确定所述IMF分量中需要参与信号重构的第一IMF分量，剩余为待处理IMF分量；采用改进小波阈值算法对待处理IMF分量进行去噪处理，获得去噪IMF分量，采用深度学习模型确定所述去噪IMF分量中适合信号重构的第二IMF分量；重构第一IMF分量和第二IMF分量获得去噪信号；所述深度学习模型的框架包括多尺度CNN、第一特征提取单元、第二特征提取单元和依次连接的融合模块、自适应门控LSTM和输出决策模块，所述多尺度CNN、第一特征提取单元、第二特征提取单元并列设置，所述多尺度CNN、第一特征提取单元、第二特征提取单元的输出和融合模块连接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 连云港杰瑞自动化有限公司 一种基于改进VMD算法的Ф-OTDR信号去噪方法、系统及存储介质
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