Наука, Научные статьи

ПРИМЕНЕНИЕ EMD РАЗЛОЖЕНИЯ ДЛЯ УДАЛЕНИЯ ТРЕНДА ИЗ ГЕОРАДАРНОГО СИГНАЛА

Том 3 № 12 (2020): Научно-образовательный журнал преподавателей и студентов «StudNet»

Скачать текст полностьюСкачать

УДК 550.8.053

Синицын Алексей Витальевич, доцент,

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва

Sinitsyn A.V. kutta@mail.ru

 Аннотация

В предлагаемой публикации рассмотрено применение метода эмпирической модовой декомпозиции (EMD) для удаления тренда из георадарного сигнала. Наличие тренда в результатах георадарного сканирования существенно затрудняет их интерпретацию. В статье рассмотрен принцип EMD преобразования, показана теоретическая возможность удаления тренда с его помощью, основанная на самом принципе последовательного нахождения эмпирических мод. Описаны результаты экспериментов по применению метода для удаления тренда сначала из искусственно синтезированного, а затем – из реального сигнала, подтвердившие возможность решения поставленной задачи.

Annotation

The proposed publication considers the application of the empirical mode decomposition (EMD) method to remove a trend from a GPR signal. The presence of a trend in the results of GPR scanning significantly complicates their interpretation. The article discusses the principle of EMD transformation, shows the theoretical possibility of removing a trend, based on the principle of sequential finding of empirical modes. The results of experiments on the application of the method to remove a trend, first from an artificially synthesized signal, and then from a real signal, which confirmed the possibility of solving the problem, are described.

Ключевые слова: георадар, георадарное профилирование, эмпирическая модовая декомпозиция, тренд.

Keywords: GPR, GPR profiling, EMD, empirical mode decomposition, trend.

Литература

  1. Капустин В.В. Синицын А.В. Применение атрибутного анализа для решения прикладных задач георадарного профилирования // Геофизика. 2018. № 2. С. 17-23;
  2. N.E. Huang, et al., “The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis,” Proceedings of the Royal Society of London Series A – Mathematical Physical and Engineering Sciences, vol. 454, pp. 903-995, March 1998;
  3. Quek, S., Tua, P., and Wang, Q. Detecting anomalies in beams and plate based on the Hilbert–Huang transform of real signals. Smart Materials and Structures 12, 2003, pp. 447-460;
  4. Huang N. E. Shen Z., Long S. R., Wu M. C., Shih H. H., Zheng Q., Yen N.-C., Tung С. C., and Liu H. H.  The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of R. Soc. London, Ser. A, 454, pp. 903-995, 1998;
  5. Wu, Z. and N. E. Huang, 2004: A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method, Proceedings Royal Society of London, A,460,1597-1611;
  6. Huang N.E. Wu. Z.H. A review on Hilbert-Huang transform: Method and its applications to geophysical studies. Rev. Geophys. 2008;46:1–23.

Literature

  1. Kapustin V.V. Sinitsin A.V. The application of attribute analysis for the solution of applied problems of GPR profiling // Geophysics. 2018. № 2. P. 17-23;
  2. N.E. Huang, et al., “The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis,” Proceedings of the Royal Society of London Series A – Mathematical Physical and Engineering Sciences, vol. 454, pp. 903-995, March 1998;
  3. Quek, S., Tua, P., and Wang, Q. Detecting anomalies in beams and plate based on the Hilbert–Huang transform of real signals. Smart Materials and Structures 12, 2003, pp. 447-460;
  4. Huang N. E. Shen Z., Long S. R., Wu M. C., Shih H. H., Zheng Q., Yen N.-C., Tung С. C., and Liu H. H.  The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of R. Soc. London, Ser. A, 454, pp. 903-995, 1998;
  5. Wu, Z. and N. E. Huang, 2004: A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method, Proceedings Royal Society of London, A,460,1597-1611;
  6. Huang N.E. Wu. Z.H. A review on Hilbert-Huang transform: Method and its applications to geophysical studies. Rev. Geophys. 2008;46:1–23.
Post Views: 787

You Might Also Like