改进的EMD算法及其在含噪盲扰信分离中的应用

• 作者: 张杭 段玉玲
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 噪声水平估计 经验模态分解 小波变换 盲源分离
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 142-147,162
• 分类号: TN9 11.7
• 字数: 3630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1964.2011.02.012

摘要

针对经验模态分解(EMD)降噪算法存在因表示噪声的内蕴模态函数(IMF)分量选择不当而引起的降噪性能不稳定的问题,对其进行改进,加入对噪声水平的估计,并将噪声阈值作为分解结束的判决门限,避免了对噪声IMF分量的选择.在此基础上,联合小波变换进行降噪,并应用于含噪盲扰信分离中.仿真表明在一定范围的低信噪比条件下,该算法增强了盲扰信分离的抗噪声性能,可将源信号从染噪的观测信号中有效地分离出来.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杭	解放军理工大学通信工程学院卫星通信系	45	150	6.0	9.0