![1]杨智中,林军志,汪魁等.基于CEEMDAN-小波包自适应阈值混凝土声发射信号降噪研究[J].振动与冲击,2023,42(03):139-149.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2023.03.016.](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9814ff64cc474cd3aa06ecaea60f2f75.png)

首先对周期循环荷载作用下混凝土试样所采集到的AE信号通过cEEMDAN算法分解成一系列IMF分量和残余分量；用相关系数与方差贡献率。确定含噪声较多的高频IMF分量；并用小波包自适应阈值分解方法对含噪声较多的高频IMF分量进行降噪处理；最后将降噪处理后的IMF分量和未降噪处理的IMF分量进行重构，获得联合降噪信号。

小波系数幅值较大的是有用信号，幅值越小的是噪声，设定幅值的大小进行一刀切——这时候分为软阈值和硬阈值，去除噪声



对于降噪来说，相关系数越小越好。小波包降噪中，我们希望高频IMF分量与原始信号之间的相关性尽可能小，因为相关性较小意味着高频IMF分量中的信息更多地表现为噪声，而不是信号的有效信息。因此，较小的相关系数表示高频IMF分量中含有较多的噪声成分，更适合进行降噪处理。
在降噪过程中，我们希望保留尽可能多的信号的有效信息，同时减少噪声的影响。因此，方差贡献率较高的高频IMF分量通常包含了更多的信号信息，相对于总体方差而言，其变化更为显著，因此更值得保留和处理。

重要参数：本次实验中CEEMDAN分解的特征参数为：正负高斯白噪声标准差为0.2，对信号平均分解的次数为200，允许的最大筛选迭代次数为3 000。