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作者：薛威;王永东;柏文军;胡志豪;任雨桐;史林猛;
单位：长安大学公路学院;
摘要：为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰，提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理，利用分量能量差参数θ分析确定模态数K,通过信噪比SNR选取最优的惩罚因子α值；在最佳参数K、α下，原始信号经VMD分解可获得一系列频率从高到低排列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)。为最大程度保留原信号真实成分，通过FastICA算法对IMF分量进行盲源分离，得到与IMF分量相同数量的ICA分量，将各个ICA分量进行排列熵(Permutation Entropy, PE)的随机性检测，准确区分并去除噪声分量，同时对低噪进行平滑处理。将处理后的ICA分量重构得到去噪后的振动信号。利用仿真信号检验该方法的可行性并与现有去噪方法对比得出：VMD-ICA算法的去噪信号波形和去噪效果指标均优于EMD和小波阈值去噪算法。对实测爆破振动信号进行去噪处理表明：VMD算法不仅可以较好地剔除信号中的干扰成分，而且能快速地提取信号中的有用信息。
关键词：隧道爆破;;信号去噪;;VMD-ICA算法;;振动信号;;FastICA算法
