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摘要:
为区分VMD(Variational Mode Decomposition)分解后高低频段模态分量,提高VMD算法的去噪效果,提出一种基于云相似度测量的VMD去噪方法.首先,对信号进行VMD分解,通过计算各个模态分量与信号之间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量进行重构.通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD去噪法和基于互信息的VMD去噪法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28.2141 dB,均方误差相对较低,为6.12×104,验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性.
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图像去噪
自适应阈值
小波变换
全变分模型
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 云相似度测量的变分模态分解去噪方法
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 云相似度 变分模态分解 信号去噪
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 信息与通信工程
研究方向 页码范围 9-17
页数 9页 分类号 TN911.72
字数 5458字 语种 中文
DOI
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 张勇 东北石油大学电子科学学院 64 176 7.0 9.0
2 路敬祎 东北石油大学电气信息工程学院 23 108 6.0 10.0
3 董宏丽 东北石油大学电气信息工程学院 12 14 2.0 3.0
7 周怡娜 东北石油大学电气信息工程学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
云相似度
变分模态分解
信号去噪
研究起点
研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
总下载数(次)
2
总被引数(次)
16807
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