基于SVD-EMD的有效微弱信号提取算法

发布时间：2018-10-25 16:17

【摘要】：针对奇异值差分谱的信号提取方法不能有效提取出强噪声环境中的微弱信号这一问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD,singular value decomposition)和经验模态分解(EMD,empirical mode decomposition)相结合的微弱信号提取方法。采用奇异值差分谱选择奇异值进行信号重构,提取出带噪部分信号,对其进行EMD分解和SVD降噪处理,叠加得到降噪后的信号。仿真结果表明,该方法能够准确提取微弱信号信息,并能有效地去除信号噪声。
[Abstract]:To solve the problem that the signal extraction method based on singular value difference spectrum can not effectively extract weak signals in strong noise environment, a weak signal extraction method based on singular value decomposition (SVD,singular value decomposition) and empirical mode decomposition (EMD,empirical mode decomposition) is proposed. The singular value is selected by the singular value difference spectrum to reconstruct the signal, and the noisy part of the signal is extracted. The signal is decomposed by EMD and reduced by SVD, and the signal after noise reduction is obtained by superposition. The simulation results show that the method can extract the weak signal information accurately and remove the signal noise effectively.
【作者单位】： 兰州理工大学技术工程学院;兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2294221