基于CEEMDAN和小波阈值的ECG去噪算法研究

提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进行小波阈值去噪;然后统计包括余量在内所有IMF分量的过零率,过零率小于1.5的IMF分量即为基线漂移信号,直接剔除;最后将经过小波阈值去噪的IMF分量与剔除基线漂移之后的其他IMF分量一起进行合并重构,实现ECG信号的去噪和基线校正。用所提算法对MIT-BIH心电数据库中的ECG信号进行去噪处理,结果表明ECG信号中的随机噪声得到很好的抑制,同时获得了良好的基线漂移校正效果。     

基于改进CEEMDAN在电能质量复合扰动去噪中的应用

为提高噪声环境下电能质量复合扰动识别精度，提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）去噪算法。首先通过CEEMDAN方法将含噪信号分解为若干本征模态函数（IMF）；然后将改进兰氏距离与多重分形去趋势波动分析（MFDFA）结合，把若干IMF分量分为信号IMF分量、噪声和信号混叠IMF分量、噪声IMF分量。对于混叠IMF分量、噪声IMF分量分别采用改进奇异谱分析（SSA）、小波阈值（WT）去噪；最后，将经去噪处理的IMF分量与信号IMF分量进行重构。实验表明：与对比算法相比，含噪扰动经新算法去噪后，信噪比显著提高，去噪效果良好。     

一种基于CEEMDAN-改进小波阈值的OTDR信号去噪算法

为了解决光时域反射仪(optical time domain reflectometer,OTDR)中背向散射信号受 噪声干扰严重问题,本文提出了一种 基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN) 和改进小波阈值的OTDR信号去噪算法,利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态 混叠现象和降低重构误差等优点,将信号分解为若干IMF分量,根据相关系数的分析方法, 找到噪声占主导的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和信号占主导的IMF 分量的临界点,去除噪声占主导的IMF分量, 并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪,最后重构信号。结果表明 , 本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比, 能 更好地抑制噪声,并达到更好的去噪效果,突显OTDR事件特征,更易于事件的检测。     

CEEMDAN和小波包降噪算法在光纤光栅复用传感网络中的应用

针对被采样的超弱光纤光栅反射光谱中含有干扰噪声的问题,提出一种应用于大容量超弱传感网络的混合组网去噪算法.该算法将具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与小波包降噪算法相结合,通过小波包阈值去噪对测量信号进行处理后,将初步处理过的信号进行CEEMDAN;再将分解得到的本征模态函数(IMF)分量和残余分量...     

基于VDM和小波阈值的语音降噪方法研究

针对带噪声的语音信号,提出了基于变分模态分解（VMD）和小波阈值相结合的去噪方法。首先,采用VMD对带噪声道信号进行分解,从而得到分解后的固有模态（IMFs）信号;然后,引入T检验对各IMFs分量进行低频和高频区分,对其中的高频分量用小波阈值进行噪声滤除;最后,对将低频IMFs分量和滤波后的高频IMFs分量进行重构,从而得到降噪后的具有较高信噪比的语音信号。通过实验验证,本方法与EMD和小波阈值联合算法相比,具有更好的去噪性能,具有一定的实用价值。     

基于改进变分模态分解的Ф-OTDR信号去噪方法

针对相位敏感光时域反射仪(Ф-OTDR)信号信噪比过低的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(VMD)结合独立成分分析(ICA)的去噪方法。首先,采用模拟退火方法(SA)对VMD进行优化;然后,采用SA-VMD将预处理后的Ф-OTDR信号分解成一系列本征模态分量(IMF),并根据相关准则选取IMF分量进行虚拟噪声重构;最后,将原始信号与虚拟噪声作为ICA的输入,去除信号中的噪声,提高信号信噪比。采用自行设计的相干Ф-OTDR系统进行实验验证,结果表明,该方法能够有效去除噪声,与EMD-ICA和SA-VMD方法相比,信噪比提高了4dB,这对系统的实际应用具有重要意义。     

一种基于Hilbert-Huang变换的语音去噪方法

在介绍Hilbert Huang变换理论的基础上,提出了一种基于HHT变换的语音去噪算法。首先对带噪语音信号做EMD分解,得到各阶IMF分量,然后对高频的IMF分量用小波域去噪中的阈值方法进行处理,然后把经过阈值处理的高频IMF分量和低频的IMF进行叠加,得到重构后的信号,即去噪信号。仿真实验表明基于Hilbert Huang变换的去噪结果优于小波软、硬阈值法的去噪结果,显示了Hilbert Huang变换在处理非平稳信号中的优越性。     

一种局部放电信号去噪的新方法

小波变换是在局部放电信号去噪过程中常用的方法,由于实际信号中噪声频带较宽,仅用小波变换去噪有可能带来波形畸变。文中将经验模态分解（Empircial Mode Decomposition,EMD）引入小波阈值去噪算法中,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪算法,信号经EMD变换后被分解成若干个频率的本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对各个频率的IMF分量进行小波阈值去噪。相比于普通的小波阈值去噪算法,该方法能取得更好的去噪效果。对仿真信号和实测信号的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于EMD分解与1-D CNN算法的光纤振动信号的识别

为提高基于相敏光时域反射计(-OTDR)的分布式光纤声传感系统(DAS)对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于经验模态分解(EMD)与一维卷积神经网络(1-D CNN)相结合的识别方式。该方式首先使用EMD将振动信号分解为m阶本征模函数(IMF),然后使用皮尔逊相关系数(PCC)判断出有效的IMF分量,将有效的IMF分量使用小波阈值去噪算法(WTD)进行去噪,对所有去噪后的IMF分量求和得到重构信号,最后使用1-D CNN对重构信号进行识别。实验证明该识别方式能快速完成对识别模型的训练,训练时间小于3min,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达98.3。     

一种改进的基于EMD分解的超宽带信号消噪算法

针对低信噪比超宽带信号的消噪问题,提出一种改进的基于经验模式分解(EMD)的消噪算法.该算法首先对含噪信号进行EMD分解,得到多个固有模态函数(IMF)分量,然后选取高阶IMF重构原信号,达到消噪的目的.针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以确定的问题,通过数值仿真的方法,得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特性;在对所得特性进行分析的基础上,设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法,解决了EMD消噪中的阶数阈值选取问题.仿真结果表明,EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均10 dB的信噪比增益,可以有效地对超宽带信号进行消噪.     

多脉冲远程激光测距回波处理方法研究

为了解决远程激光测距回波信号信噪比低、信号难以检测的问题,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪方法。首先,将脉冲回波信号通过EMD算法分解为频率从高到低的不同分量;其次,对高频分量进行小波阈值去噪处理,提出了一种阈值改进方法,从而提高了信噪比;最后,将去噪后的信号进行峰值检测,定位回波脉冲的峰值所在位置。通过matlab仿真,验证了文章所提出方法的有效性。结果显示,该方法可以将激光回波信噪比从-15dB提高到2.66dB,采用200Msps的AD进行采样,定位目标误差可控制在1.5m以内。     

基于EMD与SSA的语音增强算法研究

针对低信噪比下语音性能不佳及经验模态分解(EMD)在语音增强中的有效应用,文中提出了一种基于奇异谱分析(SSA)与EMD的语音增强算法。将含噪语音信号做EMD分解,对噪声IMF分量及信号IMF分别采用小波变换和SSA去噪处理。在输入信噪比为-10d B到10d B的高斯白噪声环境下进行仿真实验。结果表明文中提出的是一种有效的语音增强算法。     

基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术

针对电网环境噪声导致自适应噪声的CEEMDAN谐波检测精度低的问题,文中提出了一种基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术。利用修正因子T_j自适应调整阈值,通过可调参数τ调节阈值函数软、硬特性,并将改进的小波阈值去噪方法应用于谐波信号的预处理。经预处理的信号再进行CEEMDAN分解,可有效抑制模态混叠束缚。运用相关度判据去除虚假分量,并利用Hilbert变换解调包含谐波特征的分量,准确提取其幅频信息。经MATLAB仿真可知,改进小波阈值去噪与CEEMDAN-HT的融合算法可将稳态谐波检测平均误差被控制在1%以下,暂态谐波检测平均误差被控制在2.1%以下,呈现出良好的抗噪性能。     

基于核主成分分析的EMD去噪算法

本文以超声回波信号去噪为目的,研究了基于经验模态分解（EMD）分解的去噪方法。分解过程中固有模态函数（IMF）信号与噪声混叠,还会产生虚假分量,提出了基于核主成分分析（KPCA）的经验模态分解算法。首先对原信号进行经验模态分解得IMF分量;然后对信号进行KPCA变换,将各分量获得的贡献率与阈值比较,最终以去除分量中夹杂的噪声。为证明本文方法的有效性,还给出了仿真实验的仿真结果。     

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.     

EEMD与改进小波阈值结合应用于心电信号去噪研究

心电信号监测过程中噪声是不可避免的,目前主要采用EEMD算法对观测信号所带有的噪声进行滤除,但该方法会直接丢弃高频噪声主导的低阶IMF分量或低频噪声主导的余项,导致部分有用信息丢失。为此,文中提出将改进的小波阈值与EEMD相结合,应用于心电信号去噪。改进的阈值方法能有效地去除各IMF分量噪声,再将处理后的各分量叠加,得到去噪的心电信号。通过真实监测信号实验进行验证,结果表明,所提方法具有较好的去噪声和重构效果,能够完整地保留QRS特征。     

一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究

实测心电(ECG)信号通常被多种因素干扰,尤其是肌电干扰的去除存在较大困难。本文提出一种结合经验模态分解法(EMD)与主成分分析(PCA)的消噪算法来去除ECG信号的肌电干扰。解决了通常采用小波算法和EMD等方法会导致ECG信号产生振荡和丢失有用信息的难题。本研究利用PCA对含噪信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理,通过对MIT-BIH心电数据进行仿真,以及定性分析了信噪比(SNR)和均方误差(MSE)。结果表明,ECG信号中的肌电干扰被有效去除,所提方法的消噪效果整体上优于小波去噪算法和EMD消噪算法,是一种有效的消噪方法。     

基于VMD和小波分析的油液磨粒信号去噪方法

油液金属磨粒检测传感器通过监测机械设备油路中的金属磨粒,可实时反馈机械设备故障特征。为了提升油液磨粒检测传感器的检测精度,文章提出一种针对油液磨粒信号的变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）结合小波分析的去噪方法。首先,通过计算各模态分量与原始油液磨粒信号的相关系数确定最优K值;其次,对原始信号进行VMD分解,筛选出特征分量;最后,利用小波阈值去噪方法对特征分量进行降噪处理。实验结果表明,与经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和传统小波去噪方法相比,本方法的信噪比最高,均方根误差最小,能量占比最大,在油液磨粒信号降噪效果中表现最好,有利于提升磨粒检测传感器的检测精度。     

基于GWO-VMD-SVD的Φ-OTDR信号降噪方法

针对Φ-OTDR系统采集的信号中包含大量随机噪声的问题，提出了一种基于灰狼优化算法的变分模态分解联合奇异值分解的新型降噪方法(GWO-VMD-SVD)。通过灰狼优化算法寻找VMD分解中最优的分解层数K和二次惩罚因子α,抑制了模态混叠现象；引入排列熵判定机制区分有用信号分量和噪声分量；将有用信号分量保留，同时对噪声分量使用SVD分解进行二次降噪，提取其中的有用信号；将两次降噪保留的有用信号进行重构，得到降噪后的信号。实验结果表明，该方法相对于VMD-PE和EEMD-CC,信噪比更高，能更有效地保留信号中的有用信息。     

小波阈值降噪法在Φ-OTDR扰动传感系统中的应用

针对目前基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤扰动传感系统信噪比较差的问题,提出采用小波阈值降噪法对系统采样信号进行信号处理的前期降噪。分析系统有效信号特征,采用小波阈值降噪法中强制阈值降噪法、软阈值降噪法以及硬阈值降噪法分别对采样信号进行降噪处理,经过比较选择了阈值降噪法作为降噪算法。定量对比降噪前后扰动信号的信噪比,证明采用小波阈值降噪法中硬阈值法处理后的数据在进行后期定位算法时,信噪比提高近一倍。