基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法

发布时间：2017-10-12 13:29

  本文关键词：基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法

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【摘要】：乘性噪声往往由不理想的(时变的或非线性的)信道引起,它与信号是相乘的关系,因此难以消除。在乘性噪声消除应用背景下,引入同态变换去除噪声与信号的相倚性,将乘性噪声转化为加性噪声,并应用经验模态分解技术进一步研究受均匀分布白噪声污染的谐波信号及其同态变型的能量分布特性,据此建立起适用于乘性噪声去除的本征模函数幅值滤波新阈值准则。从而,形成基于经验模态分解的改进乘性噪声去除方法。结果表明,采用柔性阈值的改进算法对乘性噪声的去除效果最佳。而且,基于二阶多项式回归分析所构建的本征模函数幅值滤波阈值准则已经可以获得较高的源信号重建精度,过高的多项式阶次会导致本征模函数幅值滤波阈值与其实际噪声能量水平的失配,从而显著地降低算法的去噪性能。
【作者单位】： 浙江师范大学机械设备与测控技术研究所;
【关键词】： 经验模态分解 本征模函数 幅值阈值滤波 乘性噪声去除
【基金】：国家自然科学基金(51575497,51405449) 浙江省杰青基金(R1100002)资助项目
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 0前言*乘(法)性噪声去除,在图像处理、雷达、遥感、激光学等许多学科领域中都会涉及[1]。乘性噪声往往由信道不理想引起,而乘性随机性可以看成系统的时变性或者非线性所造成的。目前常用的乘性噪 声去除方法有滤波技术和盲源分离等[2-4],像自适应维纳滤波、非线性滤波及同态

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本文编号：1018990