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基于EEMD和模糊阈值的去噪方法
被引量：
4
1
作者
马子骥
郭帅锋
+2 位作者
刘宏立
李艳福
倪忠
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第4期763-768,共6页
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EEMD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...
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EEMD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。
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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
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职称材料
题名
基于EEMD和模糊阈值的去噪方法
被引量：
4
1
作者
马子骥
郭帅锋
刘宏立
李艳福
倪忠
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第4期763-768,共6页
基金
中央国有资本经营预算项目(财企[2013]470号)
中央高校基本科研项目(2014-004)
+3 种基金
国家自然科学基金(61172089)
湖南省科技计划项目(2014WK3001)
中国博士后科研基金(2014M562100)
湖南省科技计划重点项目(2015JC3053)
文摘
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EEMD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。
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
Keywords
ensemble empirical mode decomposition
intrinsic mode function
fuzzy membership degree
noise dominant mode
signal denoising
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于EEMD和模糊阈值的去噪方法
马子骥
郭帅锋
刘宏立
李艳福
倪忠
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017
4
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