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采用循环叠加经验模态分解的去噪算法(PDF)

《哈尔滨工程大学学报》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

期数:
2010年06期
页码:
0
栏目:
出版日期:
2010-06-25

文章信息/Info

Title:
A denoising algorithm based on cyclic superimposed empirical mode decomposition
作者:
赵旦峰; 许聪; 张扬; 兰海燕
（1.哈尔滨工程大学信息与通信学院，黑龙江哈尔滨 150001； 2.海军装备研究院, 北京100073）
Author(s):
ZHAO Danfeng; XU Cong; ZHANG Yang; LAN Haiyan
(1.College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China; 2.Naval Equipment Institute,Beijing 100073,China)
关键词:
经验模态分解; 弱信号; 固有模态函数; 去噪
分类号:
TN911.7
DOI:
-
文献标识码:
A
摘要:
为了检测被强噪声淹没的目标信号，提出了一种新的基于经验模态分解（EMD）的去噪算法.该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数（IMF）循环移位，得到功率保持不变的噪声样本函数.将多个噪声样本函数叠加后，与重构的目标信号合成新的含噪信号.进一步采用软阈值去噪的方法，达到显著削弱噪声的目的.仿真实验表明:所提的新算法能够抑制4～6 dB的高斯白噪声，但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时，其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法.该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路.

参考文献/References

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备注/Memo

备注/Memo:
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更新日期/Last Update: 2010-07-06