基于EEMD和模糊阈值的去噪方法

• 作者: 倪忠 刘宏立 李艳福 郭帅锋 马子骥
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚合经验模态分解 本征模态函数 模糊隶属度 噪声主导模态 信号去噪
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 763-768
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.04.021

摘要

为了提高EEMD分解中噪声主导模态的去噪效果,利用模糊隶属度的优势,提出了一种EE-MD和模糊阈值相结合的去噪方法.首先用二范数计算各个本征模态函数(IMF)与观测信号的概率密度函数(PDF)之间的相似度,得到噪声主导的IMF;然后对噪声主导的IMF进行模糊阈值处理,以去除IMF中的噪声;最后将所有的IMF重构得到消噪信号.分别采用仿真信号和ECG信号进行去噪实验,结果均表明,所提方法的去噪效果整体上优于小波半软阈值方法和基于EMD的间隔阈值(EMD-IT)方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏立	湖南大学电气与信息工程学院	161	1237	15.0	28.0
2	马子骥	湖南大学电气与信息工程学院	43	143	7.0	8.0
3	李艳福	湖南大学电气与信息工程学院	9	37	4.0	5.0
4	倪忠	湖南大学电气与信息工程学院	3	4	2.0	2.0
5	郭帅锋	湖南大学电气与信息工程学院	3	8	2.0	2.0