基于经验模分解的小波阈值滤波方法研究

信号的多分辨经验模分解方法可以解释为以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程。这种时空滤波器充 分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。本文提出了一种基于经验模分解的小 波阈值滤波去噪方法,并和小波阈值去噪、多尺度EMD滤波效果相比较。实验结果表明了基于经验模分解的小波阈值去 噪具有广泛的适用性和独特的去除非平稳信号的有色噪声的优势。     

EMD相关度去噪及其在轧机信号处理中的应用

基于EMD时间尺度滤波特性,在引入相关度分析的基础上提出了EMD相关度去噪方法.对含噪信号进行EMD分解得到各IMF分量,并结合相关度阈值函数计算各分量的相关度值,再与预定阈值比较获取满足阈值要求的IMF并对其进行信号重构最终得到去噪信号.该方法消除了EMD时间尺度滤波不适用于噪声和信号在IMF成分混叠情祝下的限制.通过平稳和非平稳含噪信号去噪仿真实验表明了该方法的有效性;通过轧机在轧钢时实测信号分析验证了该方法的可靠性.     

基于EMD算法的海杂波信号去噪

为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于EMD算法对实测海杂波数据去噪。对噪声水平未知条件下,EMD算法分解的哪些内蕴模式是信号部分难以有效界定的问题,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号能量主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证EMD去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用信噪比和均方差两项指标衡量去噪效果,并与均值、中值、db2小波等去噪方法对比,EMD算法在这两项指标均优于其他算法,说明EMD算法对海杂波数据去噪是有效的。     

基于经验模态分解的自适应滤波算法及其应用

在对炮膛进行检测时,由于温度、光照强度等影响,使得测得的信号带有很大的噪声,当噪声频带很宽时,自适应滤波器的参数设置比较困难,致使去噪效果不明显.为此,提出了一种基于经验模态分解的自适应滤波算法,该算法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理.通过实验对比研究了该算法与普通自适应去噪、多尺度EMD滤波的降噪效果,实验表明,该算法具有很好的去噪效果.将该算法应用于炮膛检测系统中身管内径测量信号的降噪处理,取得了满意的效果.     

基于经验模式分解法的光学相干层析成像去噪研究

针对光学相干层析(OCT,optical coherence tomography)成像中存在的散斑噪声和扫描噪声,提出了采用经验模式分解(EMD,empirical mode decomposition)算法同时减小这两种噪声的思想。EMD是一种时频分析法,较傅立叶谱法能准确地确定时变非平稳的这两种噪声随时间变化的频率特性,从而获得更好的滤波效果。结果表明,通过合理设计EMD滤波参数,即可有效地同时减小散斑噪声和扫描噪声,信号的信噪比(SNR)提高(不考虑扫描噪声时,SNR达7dB左右,考虑到扫描噪声时,SNR提高达3dB左右),扫描噪声的条纹对比度降低60%以上,改善了成像质量,同时图像细节得到保留。与小波去噪法相比,本文方法具有滤波器设计简单、去噪效果明显及能同时有效地去除两种噪声的优点。     

基于主成分分析的经验模态分解消噪方法

 针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的经验模态分解(EMD)消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理:首先利用"3σ法则"对第一层IMF进行细节信息提取,并估计每层IMF中所含噪声的能量;然后对IMF进行PCA变换,根据IMF中所含噪声的能量选择合适数目的主成分分量进行重构,以去除IMF中的噪声.为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真与实例应用实验.实验结果均表明,所提方法的消噪效果整体上优于Bayesian小波阈值消噪方法和基于模态单元的EMD阈值消噪方法,是一种有效的信号消噪新方法.     

修正阈值的经验模态分解去噪算法研究

针对传统的经验模态分解(EMD)降噪方法容易丢失高频部分有用信号的不足,提出了一种修正阈值的EMD去噪方法。通过考察每个IMF的平滑度来判断其中噪声强度并以此修正用传统方法求得的阈值,再用修正的阈值对IMF进行阈值处理,实现对每个IMF的降噪,进而实现信号去噪的目的。在Matlab构造的超声信号的模型中分别添加3种不同强度的噪声模拟实际的噪声干扰,并进行去噪实验,结果表明修正阈值的EMD去噪方法对不同噪声环境下超声信号均有理想的去噪效果。     

基于数学形态滤波和MP算法的脉搏信号去噪方法

脉搏信号属于一种非线性非平稳的生理信号,是临床诊断和医学研究的重要参考依据。针对其采集时易受外界噪声干扰的问题,提出了一种基于数学形态学滤波和MP算法的去噪方法。先利用数学形态滤波法滤除包含的随机分布的白噪声,然后再引入MP算法消除含有的基线漂移,从而得到去噪后的脉搏信号。仿真结果表明,与单一的去噪方法相比,该方法能够更加有效地去除脉搏信号中的白噪声和基线漂移。     

基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法

含有色噪声的非平稳信号的滤波去噪一直是未能很好解决的问题,传统的傅立叶分析方法不适用于此类信号的分解及滤波,而小波域滤波效果也不理想.本文提出一种基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法,并和经验模态分解滤波、基于经验模态分解的小波阀值滤波方法的信噪比进行比较.仿真实验结果表明基于希尔伯特谱的信号分解及滤波去噪方法具有更高的信噪比.     

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。