Новы сумесны алгарытм дэшуманізацыі вектарнага гідрафона MMS

Уводзіны

Пры даследаванні акіяна шляхам аналізу і апрацоўкі сігналу, атрыманага гідрафонам, можна атрымаць мэтавую катэгорыю крыніцы гуку і звязаныя з ёй вугал, становішча і іншыя параметры стану. Аднак розныя шумы і перашкоды непазбежна будуць далучацца да гідрафона падчас збору даных. Такім чынам, для далейшага выяўлення, ідэнтыфікацыі і лакалізацыі сігналу неабходна максімальна ліквідаваць уплыў гэтых шумавых перашкод. Ёсць шмат асноўных алгарытмаў для шумашумленне сігналу падводнага акустычнага пераўтваральніка : традыцыйны метад фільтрацыі Фур'е, метад вейвлет-пераўтварэння і метад дэкампазіцыі эмпірычнага рэжыму. Усе гэтыя алгарытмы будуць аказваць пэўны эфект памяншэння шуму на зашумленыя сігналы, але яны таксама маюць некаторыя недахопы. Традыцыйнае выдаленне шумоў у вейвлетах мае праблемы з тым, як выбраць базы вейвлетаў і колькасць узроўняў раскладання. Прапанаваны алгарытм апрацоўкі сігналаў, дэкампазіцыя эмпірычнага рэжыму. Гэтаму алгарытму не трэба ўсталёўваць базавую функцыю, але ён будзе ствараць мадальнае псеўданімаванне, якое пры рэканструкцыі прывядзе да псеўданімаў дзвюх сумежных сігналаў уласнай мадальнай функцыі. Да гэтага часу прымешана шмат шуму. У і інш. прапанаваў калектыўны алгарытм эмпірычнага рэжыму для гэтага, дадаўшы дапаможны белы шум, каб паменшыць уплыў мадальнага псеўданіму, але ён не можа гарантаваць, што белы шум, уведзены ў працэсе раскладання, можа цалкам ліквідаваць P1. Варыяцыйная мадальная дэкампазіцыя - гэта новы алгарытм мадальнай дэкампазіцыі. Алгарытм рэалізуе эфектыўнае раздзяленне ўласцівых мадальных функцый шляхам вызначэння цэнтра частот і паласы прапускання кожнай уласцівай мадальнай функцыі [мае трывалую тэарэтычную аснову і можа лепш вырашыць праблему мадальнага псеўданіму. Згодна з тэорыяй алгарытму VMD, перш чым выкарыстоўваць раскладанне VMD на зыходным сігнале зняцця шуму, трэба загадзя задаць колькасць мадальных кампанентаў fc і каэфіцыент штрафнага тэрміну% раскладання VMD. Значэнне fc і значэнне 'value непасрэдна звязаны з канчатковым вынікам раскладання. Калі значэнне c занадта малое, разлажэнне сігналу будзе недастатковым. Калі значэнне занадта вялікае, будуць згенераваны ілжывыя кампаненты сігналу, якія будуць выклікаць перашкоды аналізу карысных кампанентаў зыходнага сігналу. Калі a занадта вялікае, прапускная здольнасць мадальнага сігналу будзе меншай, і наадварот, калі a меншая, паласа прапускання сігналу мадальны будзе больш. Такім чынам, вызначэнне значэння адыгрывае важную ролю ў алгарытме VMD, але большасць параметраў алгарытму VMD задаюцца на аснове чалавечага вопыту ў якасці параўнання. [У адказ на вышэйзгаданыя праблемы прапануецца новы метад, заснаваны на SC AP SO. алгарытм і знаходзіць аптымальную суму для дасягнення мэты зніжэння шуму.

 

2 Асноўныя прынцыпы. Прынцып VM D - гэта нерэкурсіўны адаптыўны алгарытм апрацоўкі сігналаў. Варыяцыйная задача з абмежаваннем прапускной здольнасці, якая адпавядае алгарытму V MD

 

 

Алгарытм сінус косінус

Алгарытм сінуса і косінуса) - гэта новы тып алгарытму аптымізацыі роевага інтэлекту падводны гідрафонны пераўтваральнік . Пры выкарыстанні алгарытму SCA для пошуку аптымізацыі яго можна падзяліць на два працэсы. Першы - гэта працэс разведкі. Алгарытм аптымізацыі хутка даследуе дапушчальную вобласць у прасторы пошуку, аб'ядноўваючы выпадковае рашэнне сярод усіх выпадковых рашэнняў, а другое - гэта паралельны працэс. , Выпадковае рашэнне паступова змяняецца, і яго хуткасць змены ніжэй, чым хуткасць працэсу даследавання, таму яго канкрэтнае абнаўленне.

 

Алгарытм роя часціц

 

Алгарытм роя часціц (з'яўляецца алгарытмам роевай аптымізацыі інтэлекту. У алгарытме PSO кірунак і адлегласць руху часціцы вызначаюцца хуткасцю часціцы, а дынамічная карэкціроўка хуткасці часціцы ажыццяўляецца на аснове досведу руху самой часціцы і іншых часціц. Такім чынам дадаткова рэалізуецца аптымізацыя часціцы ў вырашальнай прасторы, так што ў кожнай ітэрацыі працэсу, хуткасць і становішча часціцы абнаўляюцца шляхам абнаўлення індывідуальнага экстрэмуму і глабальнага працэсу абнаўлення i-я ітэрацыя; другая ітэрацыя;

 

Прынцып вейвлетнага мяккага парогавага выдалення шуму

Прынцып вейвлет-мяккага парогавага выдалення шуму: спачатку сігнал з шумам раскладваецца артаганальна, а пасля раскладання атрымліваюцца вейвлет-каэфіцыенты? Затым усталюйце парог А і параўнайце. Калі велічыня дзесяць і А, каэфіцыент у асноўным вырабляецца шумам; калі каэфіцыент у асноўным вырабляецца сігналам. Нарэшце, адваротнае вейвлет-пераўтварэнне выконваецца на вейвлет-каэфіцыентах, каб атрымаць вайну сігналу пасля выдалення шумоў. Формула ацэнкі мяккага парога.

 

Прапанаваны ў гэтым артыкуле алгарытм SCA-PSO-VMD-WT заснаваны на аналізе і тэарэтычнай аснове. У гэтым артыкуле прапануецца алгарытм SCA-PSO-VMD-WT для зніжэння шуму. Шумны сігнал раскладваецца з дапамогай V MD, каб атрымаць мадальны кампанент, і вызначаецца, ці з'яўляецца мадальны кампанент шумавым кампанентам, і шумны мадальны кампанент выбіраецца для ўсплесквання парогавага вейвлет-шуму, а затым сігнал рэканструюецца шляхам падзелу вадароду, каб атрымаць сігнал з паніжаным шумам. Сярэднеквадратычная памылка (RMSE) рэканструяванага сігналу прымаецца як функцыя прыдатнасці SC AP SO, каб знайсці аптымальныя fc і a для дасягнення мэты зніжэння шуму. Прапанаваны SCA-P SO-VM D-WT Алгарытм шумапрыглушэння ў асноўным падзелены на W крокаў: усталюйце параметр f метаду гульні, максімальную колькасць ітэрацый усталявана ў 30, колькасць насельніцтва ўсталявана ў 20,2, пазіцыя ініцыялізацыі і хуткасць. У гэтым артыкуле параметры VMD ft і a выкарыстоўваюцца ў якасці вектара пазіцыі алгарытму. Абнавіце становішча і хуткасць, каб вылічыць значэнне функцыі прыдатнасці. Выкарыстоўвайце формулу для абнаўлення пазіцыі, выкарыстоўвайце формулу для абнаўлення хуткасці і вывядзіце аптымальныя і глабальныя аптымальныя значэнні фітнес-функцыі.

 

 

Імітацыйны эксперымент

Праграмнае забеспячэнне, якое выкарыстоўваецца ў эксперыменце ў гэтым артыкуле, - Matlab R20 14. Сігнал мадэлявання - sj jM 0 прапаноў. Для таго, каб зрабіць эксперымент мадэлявання больш рэалістычным, да сігналу мадэлявання дадаецца выпадковы шум. Аднак rtr r—У даследаванні акіяна інтэнсіўнасць шуму падводных акустычных сігналаў зменлівая з-за ўплыву акіянічнай акіянаграфіі і дзейнасці чалавека. Каб змадэляваць гэту сітуацыю, у гэты артыкул будзе дададзены белы шум Гаўса, паказчыкамі ацэнкі эфекту шумашумлення ў гэтым артыкуле з'яўляюцца сярэднеквадратычная памылка (RMSE) і стаўленне сігнал/шум (SNHJ. для параўнання, у той жа час.

 

Алгарытм

 

Алгарытм і вынік ліквідацыі шуму алгарытму. На малюнку 1 паказаны зыходны сігнал і сігнал з шумам пры розных дэцыбелах. Малюнак. Эфекты ліквідацыі шуму розных алгарытмаў ліквідацыі шуму. У табліцы 1 прыведзена параўнанне паказчыкаў ацэнкі шумавіння.

 

Параўноўваючы малюнак 1 з малюнкам 2-малюнак 6, выяўляецца, што чатыры алгарытмы могуць эфектыўна выдаляць гаўсаўскі і белы шумы ў зашумленым сігнале пры розных дэцыбелах, але эфект выдалення шуму ад алгарытму VMD-WT слабы, а метад рашоткі для выдалення шуму VMD-WT заключаецца ў выкананні парогавага ўейвлет-пагашэння шуму пасля разлажэння зашумленага сігналу. па VMD, які паказвае, што выбар параметраў VMD для A: і a мае вельмі выразны ўплыў на зняцце шуму сігналу f fi; у параўнанні з алгарытмам шумашумлення VMD-WT эфекты шумашумлення алгарытмаў PSO-VMD-WT і SCA-VMD-WT былі ў пэўнай ступені палепшаны, але з табліцы 1 відаць, што алгарытм шумашумлення SCA-PSO-VMD-WT выкарыстоўваецца ў SNR і RMS. E мае лепшыя вынікі. .

 

 

 Вымярэнне

Фактычны эксперымент па вымярэнні вектарнага гідрафона MEMS быў праведзены даследчыкамі з Ключавой лабараторыі Паўночнага ўніверсітэта Кітая ў другім вадасховішчы Фэнхэ. Гідрафон ST быў замацаваны на беразе, пераўтваральнік быў размешчаны на буксіры, а адлегласць паміж буксірам і масівам паступова павялічвалася, выбіраючы розныя пазіцыі, каб заставацца на якары, выкарыстоўвайце пераўтваральнік для перадачы сігналу, а затым правядзіце збор даных. Гэты эксперымент перахоплівае сігналы 8000 Гц і 10000 Гц у 1000 кропках, каб атрымаць выдаленне шуму. Папярэдні вымераны сігнал. На малюнку 7 і на малюнку 8 прадстаўлены вымераныя сігналы і іх частотныя спектры 800 Гц і 1000 Гц адпаведна, а таксама сігнал зняцця шуму і іх частотныя спектры.

Назіранне на малюнку 7 паказвае, што: уваходны сігнал з частатой 80 Гц мае менш высокачашчыннага шуму, а форма сігналу гладкая пасля зняцця шуму. Эфект шумапамянення гэтага алгарытму добры. Назіраючы за малюнкам 8, выяўляецца, што ўваходны сігнал HZ мае больш спектральных задзірын, што паказвае на тое, што шум Т. Шум вялікі, асноўныя характарыстыкі сігналу крыніцы гуку захоўваюцца пасля ліквідацыі шуму, і эфект ліквідацыі шуму ў гэтага алгарытму добры. .

 

 

у заключэнне

Нацэлены на праблему выпадковага шуму ў сігнале падводны акустычны датчык , у гэтым артыкуле прапануецца метад паніжэння шуму SC AP SO-V MD-WT. У імітацыйным эксперыменце шляхам параўнання паказчыкаў ацэнкі алгарытмаў VMD-WT, PSO-VMD-WT і SCA-VMD-WT пры розных дэцыбелах выяўлена, што прапанаваны ў гэтым артыкуле алгарытм SCA-PSO-VMD-WT выдатны шум: алгарытмы PVMD-WT , PSO-VMD-WT і SCA-VMD-WT. Такім чынам, алгарытм паніжэння шуму SCA-PSO-VMD-WT, прапанаваны ў гэтым артыкуле, можа быць выкарыстаны для памяншэння шуму ў дадзеных вымеранага сігналу. Вынікі паказваюць, што: Эфект ліквідацыі шуму алгарытму SCA-PSO-VMD-WT відавочны, што паказвае на тое, што метад, прапанаваны ў гэтым артыкуле, мае эфект ліквідацыі шуму. Мець пэўную даведку.