基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法

• 作者: 吕敬祥 王平根
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 间隔阈值经验模态分解 混合阈值 去噪
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 41-46
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2019.06.008

摘要

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法.传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势.仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王平根	井冈山大学电子与信息工程学院	15	25	3.0	4.0
2	吕敬祥	井冈山大学电子与信息工程学院	20	52	4.0	7.0