[发明专利]一种基于变分模态分解和排列熵的联合降噪方法

权利要求书

1.一种基于变分模态分解和排列熵的联合降噪方法，其特征在于，依次包括如下步骤：

步骤1：读取含噪信号x(t)，其中，t＝1，2，…，N，N为信号的采样点个数；

步骤2：采用DFA去趋势波动分析方法，计算所述的含噪信号x(t)的尺度指数a值，根据所述的尺度指数a值来确定参数J的值以及VMD变分模态分解的分解个数K的范围，具体包括以下子步骤：

步骤2.1：计算x(t)，t＝1，2，…，N的累积时间序列y(j)，j＝1，2，…，N

式(1)中：

步骤2.2：将累积时间序列y(j)分成N_n＝[N/n]个非重叠时间序列段y_n(j)，每个时间序列段长度为n，将n称为尺度指标；

步骤2.3：利用2阶最小二乘法对每个时间序列段y_n(j)进行拟合，时间序列段y_n(j)描述为式(2)：

y_n(j)＝a_n·j²+b_n·j+c_n (2)；

步骤2.4：波动函数F(n)描述为式(3)：

步骤2.5：取尺度指标n为4≤n≤16，按照固定步长1递增，重复步骤2.2～步骤2.4，得到波动函数F(n)随尺度指标n变化的曲线，如果F(n)与n之间存在式(4)的幂律关系：

F(n)∝n^a (4)；

式(4)中，a即为要求解的尺度指数；

步骤2.6：若a≤0.75，则J＝1；若0.75＜a≤1.0，则J＝2；若1.0＜a≤1.5，则J＝3；若a＞1.5时，则J＝4；K的取值范围为s_J～e_J；其中s₁＝2，e₁＝4；s₂＝5，e₂＝8；s₃＝9，e₃＝14；s₄＝e₄＝15；

步骤3：对含噪信号x(t)进行K层VMD分解，得到一系列变分模态分量u_k；

步骤4：计算各变分模态分量u_k的排列熵值H_P(k)，k＝1,2，…，K，若H_P(1：K)＜θ的个数大于J，则继续执行步骤5，否则K＝K+1，则跳转执行步骤3；

步骤5：剔除噪声u_k分量，对剩余的u_k分量进行重构，得到降噪滤波后的信号

2.根据权利要求1所述的一种基于变分模态分解和排列熵的联合降噪方法，其特征在于，在步骤3中对含噪信号x(t)采用VMD方法分解为一系列变分模态分量u_k＝{x_k(t)，t＝1，2，…，N}，k＝1，2，…，K，其中二次惩罚因子取值为2000。