De-noising method of tunnel blasting signal based on CEEMDAN decomposition-wavelet packet analysis

WANG Hailong; ZHAO Yan; WANG Haijun; PENG Chanyuan; TONG Xiao

doi:10.11883/bzycj-2020-0123

Volume 41 Issue 5

May 2021

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WANG Hailong, ZHAO Yan, WANG Haijun, PENG Chanyuan, TONG Xiao. De-noising method of tunnel blasting signal based on CEEMDAN decomposition-wavelet packet analysis[J]. Explosion And Shock Waves, 2021, 41(5): 055202. doi: 10.11883/bzycj-2020-0123

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WANG Hailong, ZHAO Yan, WANG Haijun, PENG Chanyuan, TONG Xiao. De-noising method of tunnel blasting signal based on CEEMDAN decomposition-wavelet packet analysis[J]. Explosion And Shock Waves, 2021, 41(5): 055202. doi: 10.11883/bzycj-2020-0123

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De-noising method of tunnel blasting signal based on CEEMDAN decomposition-wavelet packet analysis

doi: 10.11883/bzycj-2020-0123

1.
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Received Date: 2020-04-29
Rev Recd Date: 2020-07-13

Available Online: 2021-04-08

Publish Date: 2021-05-05

Abstract

Abstract

Aiming at the measured vibration signals collected during tunnel blasting construction, a noise reduction method based on the overall average empirical mode decomposition method (CEEMDAN decomposition) combined with wavelet packet analysis was in troduced. First, a series of multiple intrinsic modal components were obtained by CEEMDAN decomposition, and the modal components containing noise were selected using correlation coefficients, checked by the spectrogram and the variance contribution rate of the modal components. Then, the wavelet packet threshold noise reduction method was used to process the modal components containing noise. Finally, the unprocessed modal components and the de-noised components were reconstructed to obtain the final pure blasting vibration signal. At the same time, the feasibility of this noise reduction method has been verified by wavelet packet energy spectrum analysis. This method combines the advantages of CEEMDAN decomposition and wavelet packet analysis. Compared with existing methods, the de-noising effect is better, and it can be applied to the de-noising processing of similar tunnel blasting signals.
- tunnel blasting vibration signal,
- CEEMDAN decomposition,
- wavelet packet analysis,
- de-noising

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