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基于EMD和小波去噪处理的信号瞬时参数提取
引用本文:张旻,程家兴.基于EMD和小波去噪处理的信号瞬时参数提取[J].信号处理,2004,20(5):512-516.
作者姓名:张旻  程家兴
作者单位:1. 国家教育部安徽大学人工智能与信号处理重点实验室,合肥,230039;解放军电子工程学院204研究室,合肥,230037
2. 国家教育部安徽大学人工智能与信号处理重点实验室,合肥,230039
基金项目:国家自然科学基金对外合作项目(60111120662)
摘    要:本文提出用小波去噪后再运用经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换方法提取信号瞬时特征。该方法克服了直接运用EMD分解方法由大量噪声带来的不必要的干扰,减少了EMD存在的边界效应和分解层数,提高参数提取的准确性和时效性,使算法在信号瞬时特征提取中更具有应用和研究前景。

关 键 词:瞬时参数  经验模式分解  边缘效应  小波变换
修稿时间:2003年7月21日

Instantaneous Parameters Extraction based on The Empirical Mode Decomposition and Wavelet De-Noise Technique
Zhang Min Cheng Jiaxing.Instantaneous Parameters Extraction based on The Empirical Mode Decomposition and Wavelet De-Noise Technique[J].Signal Processing,2004,20(5):512-516.
Authors:Zhang Min Cheng Jiaxing
Abstract:This paper puts forward to extract instantaneous features of signal through utilizing the empirical mode decomposition and Hilbert transfer after the wavelet denoising. The method not only can extract the signal's instantaneous features, but also decrease the unnecessary noise influence upon the later decomposition, reduce the decomposition layers of signals and end effects of EMD, improve a lot in the speed of extraction and accuracy of the extracted parameters comparing with using EMD method directly. It makes this algorithm more vast application and research prospect in the fields of extracting instantaneous parameters of signals.
Keywords:instantaneous parameters  empirical mode decomposition  end effect  wavelet transfer
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