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摘要:
经验模态分解(EMD)是目前信号去噪中应用较多的一种方法,但处理与噪声时频特征相近的信号时,该算法存在内蕴模态函数(IMF)混叠现象.本文从信号降噪的角度出发,提出基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法,首先利用EMD将信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象的过渡IMF,从多个IMF分量辨识出噪声与信号的分界,对过渡IMF进行小波去噪,去除过渡分量中的噪声;然后将去噪后的过渡分量IMF与其后续分量进行信号重构,得到去噪后的信号.为了验证所提方法的有效性,本文分别以含噪bumps信号和实际超声信号为例,将该方法与其它4种去噪方法进行了对比.实验结果表明:EMD结合小波法优于单独小波法,而本文方法进一步提高了EMD方法的去噪能力,为EMD去噪方法的改进提供了新思路.
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文献信息
篇名 基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 去噪 经验模态分解 互相关系数 小波 超声信号
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 信号检测、算法与仿真
研究方向 页码范围 422-428
页数 7页 分类号 TN911
字数 2480字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2018.05.010
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 钱盛友 湖南师范大学物理与电子科学学院 108 738 15.0 19.0
2 董胡 湖南师范大学物理与电子科学学院 9 53 5.0 7.0
3 刘备 湖南师范大学物理与电子科学学院 8 12 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
去噪
经验模态分解
互相关系数
小波
超声信号
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
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13975
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