基于核主成分分析的EMD去噪算法

• 作者: 何云玲 刘琳
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 超声信号 经验模态分解 核主成分分析
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 120-120
• 页数: 1页
• 分类号: TP2
• 字数: 273字
• 语种: 中文

摘要

本文以超声回波信号去噪为目的，研究了基于经验模态分解(EMD)分解的去噪方法。分解过程中固有模态函数(IMF)信号与噪声混叠，还会产生虚假分量，提出了基于核主成分分析(KPCA)的经验模态分解算法。首先对原信号进行经验模态分解得IMF分量；然后对信号进行KPCA变换，将各分量获得的贡献率与阈值比较，最终以去除分量中夹杂的噪声。为证明本文方法的有效性，还给出了仿真实验的仿真结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何云玲	东北电力大学自动化工程学院	1	0	0.0	0.0
2	刘琳		7	0	0.0	0.0