噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

发布时间：2018-12-11 14:24

【摘要】：为了改善脉冲星辐射脉冲信号的消噪效果,提出了一种基于噪声模态单元预判的经验模态分解(EMD)消噪声方法.该方法首先利用EMD将含噪辐射脉冲信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),根据IMF系数的统计特性采用局部均方误差准则进行噪声模态单元预判,并将噪声模态单元置零;然后对噪声模态单元预判处理后的IMF以模态单元为基本单位进行最优比例萎缩消噪,从而达到抑制噪声、保留信号的目的.实验结果表明:与Sure Shrink小波阈值法、Bayes Shrink小波阈值法和EMD模态单元比例萎缩法相比,基于噪声模态单元预判的EMD消噪方法可以更有效地去除脉冲辐射信号中的噪声,同时更好地保留信号突变处的细节信息特征,在信噪比、均方误差、峰值相对误差、峰位误差和相位误差等方面都有一定程度的改善
[Abstract]:In order to improve the de-noising effect of pulsar radiating pulse signal, an empirical mode decomposition (EMD) method based on noise modal element (NMU) prediction is proposed. In this method, the noise-containing radiation pulse signal is decomposed into a set of intrinsic mode functions (IMF),) by using the local mean square error criterion according to the statistical characteristics of the IMF coefficient, and the noise-mode elements are set to zero. Then, the noise modal unit (NMU) is pre-determined and the IMF is used as the basic unit for optimal proportional shrinkage and de-noising, so that the noise can be suppressed and the signal can be retained. The experimental results show that compared with Sure Shrink wavelet threshold, Bayes Shrink wavelet threshold method and EMD mode unit proportional atrophy method, the EMD denoising method based on pre-judgement of noise-modal unit can effectively remove the noise in the pulse radiation signal. At the same time, the detailed information features of the signal mutation are better preserved, and the signal-to-noise ratio, mean square error, peak relative error, peak position error and phase error are improved to some extent.
【作者单位】：武汉科技大学信息与计算科学系;遥感科学国家重点实验室;武汉理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:41071270,11201354) 遥感科学国家重点实验室开放基金(批准号:11R01)资助的课题~~
【分类号】：P145.6;P129

【参考文献】

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【共引文献】

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