【摘 要】
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使用经验模式分解(EMD)对信号进行去噪时,由于EMD本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极点均值型EMD方法,并且给予固有模态函数(IMF)
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,
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使用经验模式分解(EMD)对信号进行去噪时,由于EMD本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极点均值型EMD方法,并且给予固有模态函数(IMF)一个新的定义。首先,将相邻极点平均以求得均值包络,然后迭代相减进而获得IMF。最后用原始信号减去分离出的高频IMF实现去噪。随机信号仿真以及激光雷达回波信号去噪实验表明,该方法与EMD分解相比,可以更好地将噪声分离,有效地抑制模态混叠,更可以极大地减小均方误差。因此,极点均值型EMD拥有很好前景。
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