[发明专利]一种基于变分模态分解的分布式光纤振动信号的降噪方法

权利要求书

1.一种基于变分模态分解的分布式光纤振动信号的降噪方法，其特征在于，包括：

获取分布式光纤振动信号，对分布式光纤振动信号进行变分模态分解；

对各个模态分量分别进行小波包阈值去噪；

对处理后的信号进行重构，得到降噪后的光纤振动数据。

2.根据权利要求1所述的分布式光纤振动信号的降噪方法，其特征在于，所述对分布式光纤振动信号进行变分模态分解包括：变分问题的构造和对变分问题求解。

3.根据权利要求2所述的分布式光纤振动信号的降噪方法，其特征在于，所述变分问题的构造的过程包括：

将振动信号y(t)分解成K个模态分量，针对每个模态分量u_k(t)，进行Hilbert变换得到其解析信号和单边频谱：

对各解析信号预估一个中心频率并将各模态的频谱调制到基带：

计算解调信号的梯度二范数，估计各模态信号的带宽，由此构造出变分约束问题：

式中，K为模态分量的个数，{u_k}＝{u₁，u₂，...，u_K}为分解所得的K个模态分量，{ω_k}＝{ω₁，ω₂，...，ω_K}为各模态的中心频率；

使用二次惩罚因子α和Lagrange算子λ(t)将上述的变分问题由约束性问题转化成非约束性问题；α可用于确保信号的重构精度，λ(t)用于确保模型约束条件的严格性；

变换得到式(4)所示的Lagrange函数L(u_k(t)，{ω_k}，λ)：

4.根据权利要求3所述的分布式光纤振动信号的降噪方法，其特征在于，所述对变分问题求解包括：

数据初始化，令n＝1，初始化

更新n＝n+1；

令k＝1：K，更新u_k和ω_k：

更新λ，

判断，如果输出模态分量{u_k}；

如果则返回所述更新n＝n+1，继续运行。

5.根据权利要求1所述的分布式光纤振动信号的降噪方法，其特征在于，所述对各个模态分量分别进行小波包阈值去噪包括：

根据被处理信号的特征，选择合适的小波函数进行N层小波包分解；

选择合适的阈值函数对各层的小波包系数进行阈值量化处理；

去除噪声分量占主导地位的尺度上的噪声小波包系数；

对留下的小波包系数进行重构，得到去噪后的信号。