Para eliminar el ruido de las señales recibidas por el hidrófono vectorial MEMS, en este trabajo se propone un algoritmo conjunto basado en la denoising wavelet threshold (WT), la descomposición modal variacional (VMD) optimizada por un algoritmo híbrido de Multiverse Optimizer (MVO) y Particle Swarm Optimization (PSO), y el juicio del coeficiente de correlación (CC) para realizar la eliminación de ruido de la señal del hidrófono vectorial MEMS, denominado MVO-PSO-VMD-CC-WT, cuya función de aptitud es el error cuadrático medio (RMSE) y cuyo individuo son los parámetros de VMD. Para cada individuo, la señal original es descompuesta por VMD en componentes puros, componentes ruidosos y componentes de ruido en términos de juicio CC, donde los componentes puros son retenidos directamente, los componentes ruidosos son denoizados por denoising WT, y los componentes de ruido son descartados, y entonces, los componentes ruidosos denoizados y los componentes puros son reconstruidos para ser la señal denoizada de la señal original. A continuación, el individuo óptimo obtenido se utiliza para realizar la eliminación de ruido de la señal mediante MVO-PSO-VMD-CC-WT utilizando el procesamiento de señal repetido anteriormente. Dos resultados experimentales simulados muestran que el algoritmo MVO-PSO-VMD-CC-WT, que tiene la mayor relación señal-ruido y el menor RMSE, es superior a los otros algoritmos comparados. Y el algoritmo MVO-PSO-VMD-CC-WT propuesto se aplica eficazmente para realizar la eliminación de ruido de la señal de los experimentos en lagos reales. Por lo tanto, el algoritmo MVO-PSO-VMD-CC-WT propuesto es adecuado para la eliminación de ruido de la señal y se puede aplicar a los experimentos reales en el procesamiento de señales.

Planos de las fachadas norte y oriental de la Biblioteca Pública Virgilio Barco realizados por su arquitecto, Rogelio Salmona. Escala: 1:125