采用循环叠加经验模态分解的去噪算法

• 作者: 兰海燕 张扬 许聪 赵旦峰
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 弱信号 固有模态函数 去噪
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 768-772
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2010.06.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵旦峰	哈尔滨工程大学信息与通信学院	160	583	11.0	15.0
2	兰海燕	哈尔滨工程大学信息与通信学院	12	55	4.0	7.0
3	张扬		6	14	1.0	3.0
4	许聪	哈尔滨工程大学信息与通信学院	3	13	1.0	3.0