经验模式分解联合独立分量分析降噪研究

发布时间：2017-08-04 15:02

  本文关键词：经验模式分解联合独立分量分析降噪研究

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【摘要】：针对高精度GPS变形监测的噪音成分以及多路径效应的剔除,提出了一种新的经验模式分解联合独立分量分析的滤波降噪法。采用模态相关准则进行信号层与噪音层的判定,有效地解决了低信噪比情况下信号层与噪音层分界点的判定,实现了噪音最大化的去除以及有用信息的最大化保留;基于经验模式分解的独立分量分析滤波降噪法,采用更为简单科学的数学判定方法,避免了人为的经验判定方法,实现了信号层与噪音层的自适应判定以及降噪效果更佳。实验结果表明:所用算法不仅能够有效地去除噪音成分,而且能够很好地保留大部分有用信息,研究结果对高精度GPS变形监测的去噪以及多路径效应的剔除研究具有一定意义。
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室;南昌航空大学;
【关键词】： 经验模态分解 独立分量分析 模态相关 降噪
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41374007) 测绘地理信息江西省研究生创新教育基地项目(2310700008)
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 2.流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,南昌330013;3.南昌航空大学,南昌330063)0引言在测量数据处理工作中,测量采集的数据一般含有噪音。尤其是在变形监测数据采集过程当中经常会受到周围环境影响,从而使得采集的数据含有噪音成分,因此需要对采集的数据进行

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1 张恒t，

本文编号：620174