基于EMD和ANFIS的自适应噪声消除研究

• 作者: 徐春生 王太勇
• 来源期刊: 机械强度
• 关键词: 自适应噪声消除 自适应神经模糊推理系统 经验模态分解 内禀模态函数 非线性逼近
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 振动·噪声·监测·诊断
• 页码范围: 186-189
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9669.2009.02.003

摘要

对于混入色噪声的混合信号,如果可以通过测量得到产生色噪声的白噪声,对白噪声进行非线性训练即可逼近色噪声,达到非线性滤波的目的.自适应模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy unference system,ANFIS)可以实现上述非线性逼近.文中在上述算法的基础上,提出一种EMD(empirical mode decomposition)-ANFIS的自适应色噪声消除方法,首先对混合信号进行EMD分解,得到各个内禀模态函数分量(intrinsic mode function, IMF),然后对分解得到的内禀模态分量进行ANFIS模糊消噪,最后对消噪后的各个分量信号进行叠加.由于所得内禀模态函数为近似平稳信号,且图形越来越趋于平缓,减小了ANFIS方法的逼近难度.在混合信号信噪比为2.840 7 dB时,经过EMD-ANFIS消噪后的估计误差比只经过ANFIS消噪后的估计误差减少11.74 dB,证明EMD-ANFIS方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王太勇	天津大学机械工程学院	414	5889	35.0	51.0
2	徐春生	天津大学机械工程学院	12	97	7.0	9.0