文件名称：采用循环叠加经验模态分解的去噪算法 (2010年)
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更新时间：2024-07-03 14:33:17
工程技术 论文
为了检测被强噪声淹没的目标信号,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)的去噪算法。该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数(IMF)循环移位,得到功率保持不变的噪声样本函数。将多个噪声样本函数叠加后,与重构的目标信号合成新的含噪信号。进一步采用软阂值去噪的方法,达到显著削弱噪声的目的。仿真实验表明：所提的新算法能够抑制4-6dB的高斯白噪声,但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时,其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法。该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路。