《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于LabVIEW的EMD降噪軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2016年微型機(jī)與應(yīng)用第08期
孫飛,張鵬,,連德浩
摘要: 在復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,,原始數(shù)據(jù)常常混有若干外界噪聲,,為提高信號(hào)特征提取的準(zhǔn)確性,,基于虛擬儀器技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法,,根據(jù)相關(guān)分析法篩選有效基本模式分量(Intrinsic Mode Function,,IMF)完成測(cè)量信號(hào)的降噪處理,并設(shè)計(jì)仿真信號(hào)對(duì)軟件降噪效果進(jìn)行驗(yàn)證,。驗(yàn)證結(jié)果表明,,所設(shè)計(jì)軟件可有效去除原始信號(hào)噪聲,可靠性較好,。
Abstract:
Key words :

  孫飛,,張鵬,連德浩

  (西南科技大學(xué) 信息工程學(xué)院,,四川 綿陽(yáng) 621010)

      摘要:在復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,,原始數(shù)據(jù)常常混有若干外界噪聲,,為提高信號(hào)特征提取的準(zhǔn)確性,,基于虛擬儀器技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法,,根據(jù)相關(guān)分析法篩選有效基本模式分量(Intrinsic Mode Function,,IMF)完成測(cè)量信號(hào)的降噪處理,并設(shè)計(jì)仿真信號(hào)對(duì)軟件降噪效果進(jìn)行驗(yàn)證,。驗(yàn)證結(jié)果表明,,所設(shè)計(jì)軟件可有效去除原始信號(hào)噪聲,可靠性較好,。

  關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)采集; 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解; 虛擬儀器技術(shù); 降噪

0引言

  在實(shí)際信號(hào)采集過(guò)程中,,原始信號(hào)容易受到復(fù)雜環(huán)境噪聲的干擾,增加后期信號(hào)特征提取難度,。因此,,選擇有效降噪算法對(duì)測(cè)量信號(hào)的降噪預(yù)處理顯得尤為重要。

  經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,,EMD)作為信號(hào)時(shí)頻分析的重要手段,,在非平穩(wěn)信號(hào)處理方面相比其他方法具有較好的優(yōu)越性,本文利用LabVIEW開(kāi)發(fā)工具,,根據(jù)EMD降噪原理,,設(shè)計(jì)針對(duì)復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)的降噪處理軟件,并構(gòu)建仿真信號(hào)對(duì)其降噪效果進(jìn)行驗(yàn)證,。

1經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

  EMD是一種與小波變換相類(lèi)似的信號(hào)分解方法,,對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào),它相比其他類(lèi)信號(hào)處理方法有較強(qiáng)的優(yōu)越性,。假設(shè)原始信號(hào)為x(t),,它采用“篩選”的模式對(duì)所分析信號(hào)進(jìn)行分解,具體過(guò)程如下[1]:

 ?。?)取其上下包絡(luò)局部均值組成的序列m(t),,則

  h1(t)=x(t)-m1(t)(1)

  (2)從原始信號(hào)中“篩選”出IMF信號(hào),,得到剩余信號(hào)r1(t),,如式(2)所示。

  r1(t)=x(t)-ct(t)(2)

 ?。?)對(duì)剩余信號(hào)r1(t)重復(fù)步驟(1)和步驟(2),,如式(3)所示,。

  3.png

  直到rn(t)變化很小,不能“篩選”出新的模式分量為止,,則原始信號(hào)被分解成多個(gè)基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和余項(xiàng)之和,,如式(4)所示。

  4.png

  不同IMF分量按照從高頻到低頻順序依此排列,,在實(shí)際應(yīng)用中,,利用相關(guān)分析算法選擇有效模式分量,根據(jù)不同噪聲特性,,將相應(yīng)模式分量進(jìn)行組合還原出原始信號(hào),,從而達(dá)到去噪效果。

2算法實(shí)現(xiàn)

  LabVIEW是一種圖形化編程語(yǔ)言,,在測(cè)控領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[23],。本文通過(guò)LabVIEW根據(jù)EMD降噪原理設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)復(fù)雜信號(hào)降噪軟件,實(shí)現(xiàn)原理分為三大模塊,,步驟如下:

 ?。?)三次樣條插值構(gòu)造包絡(luò)線

  主要是根據(jù)所分析信號(hào)的極值點(diǎn)構(gòu)造包絡(luò)曲線,借助LabVIEW中提供的三次樣條插值功能函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),,構(gòu)造信號(hào)包絡(luò)曲線的程序如圖1所示,。  

001.jpg

 ?。?)包絡(luò)曲線求局部均值

  從步驟(1)獲取信號(hào)的上下包絡(luò)曲線,,對(duì)曲線中各點(diǎn)的極值取均值即可獲取局部均值,程序結(jié)構(gòu)如圖2所示,。

  

002.jpg

 ?。?)剩余分量判斷

  在信號(hào)分解過(guò)程中,需要對(duì)篩分過(guò)程進(jìn)行限制,,按照Huang等人的仿柯西收斂準(zhǔn)則[4],定義閾值SD作為EMD分解的終止條件,,如式(4)所示,。

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  式(4)中,T為信號(hào)的持續(xù)時(shí)間,,按照Huang的建議,,SD取[0.2,,0.3]之間,,本文根據(jù)試湊法,取值為0.25,,整體程序結(jié)構(gòu)如圖3所示,。

  

003.jpg

  降噪軟件整體界面如圖4所示,。

3降噪效果驗(yàn)證

  為驗(yàn)證本文程序?qū)崿F(xiàn)算法的正確性,構(gòu)造式(5)所示的仿真信號(hào)S(t)對(duì)軟件降噪效果進(jìn)行驗(yàn)證,。

  S(t)=Asin(2*π*10*t)+w(t)(5)

  其中,,w(t)為幅值為0.5的高斯白噪聲,采樣率fs=1 000 Hz,,采樣數(shù)N=1 000,,含噪信號(hào)波形如圖5所示。

  

004.jpg

  對(duì)w(t)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,,共產(chǎn)生5個(gè)基本模態(tài)函數(shù),,波形如圖6所示。統(tǒng)計(jì)各個(gè)IMF分量和原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù),,統(tǒng)計(jì)如表1所示,。

005.jpg

007.jpg

  從表1中可以看出,IMF4與原始信號(hào)相關(guān)系數(shù)最大,,因此,,選擇模式IMF4作為有效分量重構(gòu)信號(hào),同時(shí),,為了更好顯示降噪效果,,與原始無(wú)噪聲信號(hào)作對(duì)比,波形如圖7所示,。

006.jpg

  從圖中可以看出,,原始含噪信號(hào)經(jīng)過(guò)EMD降噪處理,噪聲得到有效控制,,較好地還原出真實(shí)信號(hào),,從而說(shuō)明本文程序所實(shí)現(xiàn)算法的有效性,計(jì)算兩類(lèi)信號(hào)的相關(guān)系數(shù),其結(jié)果為0.951 292,,進(jìn)而驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)軟件的可靠性,。

4結(jié)論

  針對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)采集過(guò)程中容易遭受噪聲干擾的問(wèn)題,本文根據(jù)EMD算法降噪原理,,通過(guò)LabVIEW設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪處理軟件,,同時(shí)構(gòu)建仿真信號(hào)對(duì)軟件降噪效果進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明,,本文所設(shè)計(jì)軟件對(duì)復(fù)雜噪聲處理效果較好,,在實(shí)際數(shù)據(jù)采集過(guò)程中具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

 ?。?] 李貴子,,樓軍緯. EMD包絡(luò)譜在虛擬儀器診斷系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用[J].機(jī)械制造與自動(dòng)化,2014(6):205207.

  [2] 王水魚(yú),馮曉靖. 一種基于虛擬儀器技術(shù)的任意波形發(fā)生器[J]. 微型機(jī)與應(yīng)用,2013,32(18):1719.

 ?。?] 張力,王盈. LabVIEW與三菱PLC串口通信的實(shí)現(xiàn)[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2013,32(12):5153.

 ?。?] 曹沖鋒. 基于EMD的機(jī)械振動(dòng)分析與振動(dòng)方法研究[D]. 杭州:浙江大學(xué),,2009.


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