基于改进EMD算法的信号滤波

发布时间：2017-09-25 06:10

  本文关键词：基于改进EMD算法的信号滤波

  更多相关文章： 经验模态分解 去噪 本征模函数 变尺度 低信噪比

【摘要】：为解决经典经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)滤波算法在低信噪比环境下滤波效果不佳的问题,提出了一种改进的EMD滤波算法。利用FFT对信号进行简单的频谱分析,若其中含有高频噪声,则对信号经EMD分解后得到的一阶本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量做剔除处理;若信号中含有白噪声及毛刺干扰,则向经典EMD滤波算法中添加变尺度因子,然后对信号进行EMD滤波,在算法最后一次迭代时再将一阶IMF剔除。仿真试验结果表明,改进的EMD滤波算法在低信噪比环境下有较小的均方误差值,滤波效果较好。
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 经验模态分解 去噪 本征模函数 变尺度 低信噪比
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273277)
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 0引言经验模态分解的研究近几年正快速发展,并已被广泛应用在心电图信号去噪[1-3]、特征提取[4-6]、图像处理[7-9]、故障诊断[10-12]、局部放电信号提取[13]、电机信号降噪[14]等领域。基于经验模态分解的滤波是EMD诸多应用中的一个分支,EMD滤波是基于数据驱动的,无需数据的先

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：915800