摘要：首先加载合成地震数据，然后添加高斯白噪声和50Hz电力线干扰模拟真实环境。系统提供两种去噪方法：基于短时傅里叶变换（STFT）的去噪器和基于连续小波变换（CWT）的去噪器。STFT去噪器通过时频分析、信噪比阈值处理和聚类分析来识别和增强信号成分，同时抑制噪声。
首先加载合成地震数据，然后添加高斯白噪声和50Hz电力线干扰模拟真实环境。系统提供两种去噪方法：基于短时傅里叶变换（STFT）的去噪器和基于连续小波变换（CWT）的去噪器。STFT去噪器通过时频分析、信噪比阈值处理和聚类分析来识别和增强信号成分，同时抑制噪声。CWT去噪器利用小波变换的多分辨率特性，在尺度域而非频率域进行操作，提供更精确的时频局部化能力。两种方法都支持多分量（3C）处理，可以同时处理多个地震通道的数据，并通过聚类分析提取信号特征。系统还提供了丰富的可视化功能，可以直观比较去噪前后的信号质量，以及不同去噪方法的效果。
开始│├─ 数据准备阶段│ ├─ 加载合成地震数据│ ├─ 添加噪声污染（高斯白噪声 + 50Hz干扰）│ └─ 准备数据参数（采样率、接收器位置等）│├─ STFT去噪流程│ ├─ 初始化STFT去噪器参数│ ├─ 应用短时傅里叶变换│ ├─ 时频域信噪比阈值处理│ ├─ 时频聚类分析│ ├─ 信号增强与噪声抑制│ └─ 逆STFT重构信号│├─ CWT去噪流程│ ├─ 初始化CWT去噪器参数│ ├─ 应用连续小波变换│ ├─ 尺度域信噪比阈值处理│ ├─ 时尺度聚类分析│ ├─ 信号增强与噪声抑制│ └─ 逆CWT重构信号│├─ 结果可视化│ ├─ 显示原始干净数据│ ├─ 显示噪声污染数据│ ├─ 显示去噪后数据│ ├─ 比较不同去噪方法效果│ └─ 展示聚类分析结果│└─ 结束算法步骤：
第一步：数据准备与污染，加载合成地震数据作为基准，添加高斯白噪声和特定频率的电力线干扰，模拟真实环境中的噪声污染。
第二步：STFT去噪器配置，设置短时傅里叶变换的参数包括窗口类型、大小和重叠率，配置信噪比阈值和聚类参数用于信号检测和增强。
第三步：STFT去噪处理，对污染信号进行时频分析，通过信噪比阈值识别潜在信号成分，使用时频聚类方法增强信号并抑制噪声，最后通过逆变换重构去噪后的信号。
第四步：CWT去噪器配置，设置连续小波变换的参数包括小波类型、尺度分布和密度，配置尺度域的信噪比阈值和聚类参数。
第五步：CWT去噪处理，对污染信号进行小波变换，在尺度域进行信号检测和增强，利用小波变换的多分辨率特性提供更精确的时频局部化，最后通过逆变换重构去噪后的信号。
第六步：结果分析与可视化，比较不同去噪方法的效果，展示原始数据、噪声数据和去噪数据的对比，可视化聚类分析结果，评估去噪性能。
wavelet_type=('morlet', {'mu': 5}), # 母小波类型（Morlet小波，参数mu=5）scales_type='log', # 尺度分布类型（对数）nvoices=4, # 尺度密度（步长为2^(1/nvoices)）minSNR=6, # 最小信噪比阈值stationary_frame_sec=200, # 平稳帧长度（秒）cluster_size_t_sec=0.2, # 时间聚类大小（秒）cluster_size_scale_octaves=1, # 尺度聚类大小（八度，代替赫兹）cluster_distance_t_sec=0.2, # 时间聚类距离（秒）cluster_distance_scale_octaves=0, # 尺度聚类距离（八度，最小可能步长）freq_bandpass_Hz=(1, 40), # 频带过滤范围（赫兹，将转换为尺度）bandpass_scale_octaves=None, # 尺度上的带通，被'freq_bandpass_Hz'取代define_scales_by_bandpass=True, # 如果为True，则不计算带通外的尺度，加速计算aggr_clustering_axis=0, # 多分量聚类轴（3C去噪）full_aggregated_mask=False, # 是否使用完整3C掩码，如果为True，可能会使用噪声像素cluster_catalogs_funcs=None, # 聚类目录函数cluster_feature_distributions=None, # 聚类特征分布cluster_catalogs_filter=None, # 聚类目录过滤器clustering_multitrace=False, # 是否进行多迹线聚类cluster_size_trace=2, # 迹线聚类大小cluster_distance_trace=1 # 迹线聚类距离)知乎学术咨询：
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1
工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任
《中国电机工程学报》《控制与决策》，《系统工程与电子技术》，《电力系统保护与控制》，《宇航学报》等EI期刊审稿专家，担任《计算机科学》，《电子器件》 ，《现代制造过程》 ，《电源学报》，《船舶工程》 ，《轴承》 ，《工矿自动化》 ，《重庆理工大学学报》 ，《噪声与振动控制》 ，《机械传动》 ，《机械强度》 ，《机械科学与技术》 ，《机床与液压》，《声学技术》，《应用声学》等中文核心审稿专家。
擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
来源：阳华科技圈
