改进PSO-VMD结合小波阈值的磁场信号处理方法研究

来源：计算机测量与控制杂志2025年第4期北京时间：

作者：田平怡,吴瑄琪,胡宇,李金宝,周雨聪,陈凯源,李凯

单位：中北大学智能探测技术与装备山西省重点实验室

摘要：针对室内磁场定位中磁测序列受电磁干扰和噪声影响的问题，提出一种改进粒子群优化变分模态分解结合小波阈值的磁场信号处理方法。通过对磁测序列信号特征的研究，利用改进PSO算法优化VMD的模态个数和惩罚因子，对分解出的模态进行相关系数分析，并基于归一化包络熵和小波分解层级参数对不同频段和噪声水平的信号进行自适应小波阈值改进，实现模态筛选和自适应降噪处理。经仿真信号处理结果表明，该方法在信噪比、相似度、平均绝对误差和均方误差等指标上均优于PSO-VMD重构和PSO-VMD-固定小波阈值方法。在实测磁场序列中，所提方法相较对比方法的信噪比分别提升6.7001dB和4.6568dB，相似度提高1.306%和0.5568%，平均绝对误差和均方误差均显著下降，在室内走廊环境下的实验指标同样验证了所提方法的有效性。该方法能够有效提升磁场信号质量，适用于室内磁测序列信号的分析与处理。

关键词：粒子群优化算法、变分模态分解、自适应小波阈值、模态分量、惩罚因子、本征模态函数

基金资助：中央引导地方科技发展资金资助项目( YDZJSX20231A025, YDZJSX20244D032) ; 山西重点研发计划资助项目(202202010101007); 山西省科技成果转化引导专项项目(202204021301044, 202304021301028)； 山西省2024年度研究生实践创新项目(2024SJ271)