【摘 要】
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针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中不能直接确定分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的K值,以及当高频噪声IMF分量个数少于低频IMF分量个数时,利用低频信号重构实现降噪的计算量较大等问题,提出一种新的EMD降噪方法。采用平均周期与能量密度乘积指标的方法来自动确定分界IMF的K值,将高频噪声IMF分量进
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,华东交通大学土木建筑学院,轨道交通工程信息化国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0501405,2016YFB0502601-04),国家自然科学基金(41464001),江西省科技落地计划项目(KJLD12077),江西省自然科学基金(2017BAB203032),轨道交通工程信息化国家重点实验室开放基金(SKLK19-11)
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针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中不能直接确定分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的K值,以及当高频噪声IMF分量个数少于低频IMF分量个数时,利用低频信号重构实现降噪的计算量较大等问题,提出一种新的EMD降噪方法。采用平均周期与能量密度乘积指标的方法来自动确定分界IMF的K值,将高频噪声IMF分量进行重构,然后用原始信号减去重构噪声,从而达到降噪的目的。利用模拟数据和BJFS站的实测GPS高程时间序列
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