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摘要:
乘性噪声往往由不理想的(时变的或非线性的)信道引起,它与信号是相乘的关系,因此难以消除.在乘性噪声消除应用背景下,引入同态变换去除噪声与信号的相倚性,将乘性噪声转化为加性噪声,并应用经验模态分解技术进一步研究受均匀分布白噪声污染的谐波信号及其同态变型的能量分布特性,据此建立起适用于乘性噪声去除的本征模函数幅值滤波新阈值准则.从而,形成基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法.结果表明,采用柔性阈值的改进算法对乘性噪声的去除效果最佳.而且,基于二阶多项式回归分析所构建的本征模函数幅值滤波阈值准则已经可以获得较高的源信号重建精度,过高的多项式阶次会导致本征模函数幅值滤波阈值与其实际噪声能量水平的失配,从而显著地降低算法的去噪性能.
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文献信息
篇名 基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法
来源期刊 机械工程学报 学科 工学
关键词 经验模态分解 本征模函数 幅值阈值滤波 乘性噪声去除
年,卷(期) 2015,(24) 所属期刊栏目 仪器科学与技术
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TN911
字数 5247字 语种 中文
DOI 10.3901/JME.2015.24.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋永华 浙江师范大学机械设备与测控技术研究所 24 159 8.0 11.0
2 焦卫东 浙江师范大学机械设备与测控技术研究所 17 137 5.0 11.0
3 林树森 浙江师范大学机械设备与测控技术研究所 4 96 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
本征模函数
幅值阈值滤波
乘性噪声去除
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械工程学报
半月刊
0577-6686
11-2187/TH
大16开
北京百万庄大街22号
2-362
1953
chi
出版文献量(篇)
12176
总下载数(次)
57
总被引数(次)
241354
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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