基于集合经验模态的小波半软阈值降噪

• 作者: 张伟锟 王云龙 甄龙信 邓小艳
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 集合经验模态分解 小波 阈值函数 降噪
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对振动信号采集过程中混入噪声无法准确判断信息的问题,提出基于集合经验模态的小波半软阈值降噪法.该方法利用EEMD算法的自适应性且能避免IMF(Intrinsic Mode Function)分量混叠的特点以及小波半软阈值函数连续性好且避免重构信号存在偏差的优点,在一定程度上避免了EMD分解过程中出现混叠的现象,且降低了重构信号的偏差,对信号降噪的同时能更准确地将信号波形复原.分别利用仿真信号和实验信号验证该方法的有效性,分析结果表明,基于EEMD的小波半软阈值降噪方法具备两种方法的优点,能够很好地抑制信号中的噪声,并且在重构过程中能较好地复原信号的有用信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甄龙信	燕山大学车辆与能源学院	11	59	2.0	7.0
2	王云龙	燕山大学车辆与能源学院	2	2	1.0	1.0
3	邓小艳	燕山大学车辆与能源学院	2	2	1.0	1.0
4	张伟锟	燕山大学车辆与能源学院	1	2	1.0	1.0