改进小波+PSO算法：提升煤矿电磁辐射信号去噪性能

该研究论文主要探讨了在煤矿井下环境中，由于干扰源导致的煤岩受载破坏时，如何通过改进的小波变换方法有效地进行电磁辐射信号的去噪问题。煤矿井下的电磁场监测对于确保安全至关重要，然而噪声的存在会严重影响数据的准确性和可靠性。传统的信号处理技术如硬阈值函数和软阈值函数可能不足以处理复杂的噪声环境。 论文首先采用了小波阈值函数作为预处理手段，这是一种常用的技术，它能够根据信号的局部特性来决定哪些部分是噪声并将其抑制。然而，这种方法可能存在阈值选择困难的问题，因此引入了粒子群优化算法进行进一步优化。粒子群优化算法是一种模拟鸟群或鱼群搜索行为的全局优化算法，通过群体协作和竞争机制寻找最优解，这在优化小波阈值参数方面展现出优势，有助于提高去噪效果。 在实际应用中，作者对加噪的信号进行了去噪仿真，结果显示改进的小波变换结合粒子群优化算法相较于传统的阈值函数，能更有效地去除尖峰噪声，这些尖峰噪声通常是快速变化且异常的信号波动，对信号分析具有破坏性。同时，这种方法还成功地保留了原始信号的重要特征，提高了信噪比，这对于后续的信号分析和解读至关重要。 通过对某矿工作面采集的实际电磁辐射信号进行去噪处理，研究结果证实了这一方法的有效性。作者通过对比实验得出结论，采用粒子群优化小波算法进行信号降噪重构，不仅能够提升信号的质量，而且对于保障煤矿安全监测系统的精确性和稳定性具有重要意义。 该研究为煤矿井下复杂环境下电磁辐射信号的去噪提供了一种创新且有效的解决方案，对于提升煤炭行业的安全监控能力具有重要的理论和实践价值。关键词包括电磁辐射、小波变换、粒子群算法（PSO）、阈值去噪、降噪以及重构等，这些都是现代信号处理领域的核心概念和技术。