基于CEEMD的露天深孔爆破振动信号降噪光滑模型

《基于CEEMD的露天深孔爆破振动信号降噪光滑模型》是一篇研究如何利用改进的信号处理方法来提高露天深孔爆破振动信号质量的学术论文。该论文针对露天矿山爆破过程中产生的振动信号在采集和传输过程中受到噪声干扰的问题，提出了一种基于完全自适应经验模态分解（CEEMD）的降噪与光滑模型，旨在提升信号的信噪比和后续分析的准确性。

论文首先对露天深孔爆破振动信号的特点进行了详细分析，指出由于地质条件复杂、设备精度限制以及环境因素的影响，实际采集到的振动信号往往包含大量的随机噪声和非平稳成分。这些噪声不仅影响了信号的可视化效果，还可能对后续的振动特性分析、安全评估以及爆破参数优化造成干扰。因此，如何有效去除噪声并保留信号的主要特征成为研究的重点。

为了应对上述问题，作者引入了CEEMD算法。CEEMD是经验模态分解（EMD）的一种改进方法，通过在原始信号中加入白噪声，使得分解过程更加稳定，从而克服了传统EMD方法中存在的模式混叠现象。论文中，作者对CEEMD算法进行了进一步优化，并将其应用于露天深孔爆破振动信号的处理中，实现了对多尺度噪声的有效分离。

在模型构建方面，论文提出了一个结合CEEMD和小波变换的混合降噪策略。首先，利用CEEMD将原始振动信号分解为多个本征模态函数（IMF），然后对每个IMF进行小波阈值去噪处理，最后通过重构得到降噪后的信号。这种方法既保留了信号的非线性和非平稳特性，又有效抑制了噪声的影响，提高了信号的质量。

论文还设计了一系列实验来验证所提模型的有效性。实验数据来源于实际矿山爆破现场，涵盖了不同地质条件下的振动信号。通过对不同降噪方法的对比分析，结果表明，基于CEEMD的模型在信噪比提升、信号平滑度以及特征保留等方面均优于传统的滤波方法和单一的EMD降噪模型。

此外，论文还探讨了模型在工程应用中的可行性。研究结果表明，该模型能够显著改善振动信号的清晰度，有助于更准确地分析爆破振动的传播规律和能量分布，从而为爆破作业的安全控制和环境保护提供科学依据。

综上所述，《基于CEEMD的露天深孔爆破振动信号降噪光滑模型》是一篇具有较高理论价值和实际应用意义的研究论文。它不仅为露天爆破振动信号的处理提供了新的思路和方法，也为相关领域的工程实践提供了有力的技术支持。随着矿山开采技术的不断发展，此类研究对于提升爆破作业的安全性和环保性具有重要意义。