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.     

基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法研究

脉搏信号是反映人体健康状况重要的信号之一,对于医生诊断病情有重要的指导意义。本文分析了脉搏信号中噪声的特点,针对不同种类的噪声,结合小波变换和经验模态分解算法在滤波方面的优势,给出基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法,滤除脉搏信号中的各类噪声。与传统的滤波方法相比,基于小波和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法具有较好的滤波效果。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/233868.htm     

基于集合经验模态的微弱激光脉冲信号自动去噪方法

由于微弱激光脉冲信号中存在噪声,需对其进行去噪处理,为此,提出基于集合经验模态的微弱激光脉冲信号自动去噪方法。首先建立微弱激光脉冲信号模型,模拟信号回波;其次采用集合经验模态分解方法分解微弱激光脉冲信号,并计算模态分量的排序熵,根据计算结果消除虚假分量;再采用基于峰度检测的加窗方法获取噪声与有效信号的分界点,确定噪声区域;最后引入小波滤波器在噪声区域内对微弱激光脉冲信号自动去噪。实验结果表明,所提方法的噪声检测精度高、去噪效果好、去噪效率高。     

基于经验模态分解的光纤陀螺1/fγ类型分形噪声滤除方法

提出了一种可有效滤除输出信号中干扰信号的新的光纤陀螺信号降噪方法.中高精度光纤陀螺的随机噪声中包含了白噪声和具有长程相关性、自相似性及1/fγ型谱密度特点的一种非平稳随机噪声--1/fγ型分形噪声.利用传统的滤波方法无法有效去除该类分形噪声,而新方法以经验模态分解(EMD)和阈值降噪方法为核心,结合提升小波理论对光纤陀螺的输出信号进行软阈值滤波,进而提高光纤陀螺的精度.利用这种新方法对多组实测数据进行滤波仿真实验,结果中仅偏置稳定性一项性能指标就已表明,使用新滤波方法滤波后数据精度可提高一个数量级,而相较传统的小波滤波方法可提高2.5倍,故此验证了新方法的有效性.     

基于EMD-NLMS的船舶发动机声信号降噪处理方法

针对船舶声信号降噪滤波的问题,提出了一种基于经验模态分解-归一最小均方的算法。该方法进行经验模态分解得出噪声分量,将得到的噪声分量作为输入信号进行自适应滤波,通过自适应滤波算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并把信号分量叠加得到最终降噪后的信号。通过对比最小均方算法、归一化最小均方算法、经验模态分解-最小均方算法和经验模态分解-归一最小均方算法对船舶声信号的降噪效果,得出在船舶声信号滤波降噪方面经验模态分解-归一最小均方算法相比于其他三种算法有更好的滤波效果。     

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.     

基于光纤陀螺与经验模态分解的航天器微小角振动检测技术

航天器在轨运行过程中,由于内部多种活动部件的存在,会使其结构体产生振幅较小、频率较高的微小角振动,这会影响航天器有效载荷的正常工作。光纤陀螺作为航天器的姿态测量部件,在设计原理上具有高带宽的特点,针对航天器微小角振动的特点,提出采用光纤陀螺测量该振动信息,同时提出采用经验模态分解的方法将光纤陀螺输出信号分解成各个时间尺度上的本征模态函数,再经过Hilbert谱分析方法检测出微小角振动信息。通过星载测试试验对该方法进行了有效性验证,结果表明:采用经验模态分解技术能够实现航天器微小角振动信号的检测,为航天器微小角振动的高精度测量提供了新手段和新方法。     

基于集成经验模态分解的海杂波去噪

针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级.     

基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分...     

基于经验模态分解的管道超声回波信号识别

在管道超声无损检测中,超声回波信号常受到噪声干扰或者因管道壁缺陷原因导致回波波形重叠,故检测信号很难判断缺陷大小。现采用一种基于经验模态分解(Empirical Model Decomposition,EMD)的方法,对超声回波信号的到达时间进行准确识别。该方法首先把原始采集的超声回波信号进行经验模态分解,预处理回波信号中的噪声干扰,处理后的信号通过正交检波处理得到该信号的峰值包络,则该包络的峰值时刻对应了回波信号的到达时刻。通过对实测缺陷信号的试验,验证了该方法的可行性和准确性。     

二代小波降噪在激光陀螺信号滤波中的应用

为了抑制激光陀螺的随机漂移,提高其使用精度,提出了一种改进的第二代小波变换降噪方法对陀螺随机漂移测试数据进行滤波处理.该方法在二代小波变换时采用多组预测器和更新器,根据变换样本与相邻样本之间的相关性检测信号的局部特征,确定每个尺度上的每个变换样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.该方法克服了传统小波变换降噪方法的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.运用该方法对激光陀螺测试数据进行了滤波降噪实验,并用Allan方差法对不同降噪算法的降噪效果进行了比较分析,实验结果验证了该方法的有效性和优越性.     

一种新的信号去噪方法及在激光信号中的应用

小波去噪是信号去噪的主要方法之一,目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果,其中Donoho的阈值方法应用广泛.与传统双通道小波变换相比,三通道小波变换具有很多优势.基于这一理论,结合非参数自适应估计,推导出了一种适用于三通道小波域的自适应的信号去噪方法.实验证明,与三通道小波域中基于Donoho方法的去噪相比,该方法可以更好地保护细节以及提高重建信号的信噪比,在激光超声信号处理中也表现出良好的性能.     

基于VMD的激光雷达回波信号去噪方法研究

为滤除激光雷达回波信号中的噪声,提高其信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的回波信号去噪方法。该方法利用去趋势波动分析对信号进行变分模态分解,通过巴氏距离区分相关模态和非相关模态,采用移动平均法提取非相关模态中的有用信号,并将其与相关模态进行重构实现噪声的有效去除。实验结果表明,经该方法处理后的回波信号输出信噪比提高到了22.58 dB,均方根误差减小为0.78×10-11。该方法能有效滤除激光雷达回波信号中的噪声,保证信号的完整性,与小波变换、经验模态分解直接阈值、变分模态分解局部重构等方法相比,具有明显优势。     

Method for eliminating mode mixing of empirical mode decomposition based on the revised blind source separation

Since mode mixing of empirical mode decomposition (EMD) is mainly caused by the intermittence and noise, we propose a novel method to eliminate mode mixing of EMD based on the revised blind source separation. To this aim, an optimal morphological filter is employed to eliminate the noise. As a result, the component of mode mixing caused by noise is suppressed. Furthermore, the de-noised signal is decomposed into different intrinsic mode function (IMF) components through the EMD algorithm. Since it is impossible to apply blind source separation to a single channel signal directly, the IMF component, which has mode mixing is chosen and reconstructed in the phase space. Following that, the equivalent hypothetical signals are obtained. Finally, an improved fixed-point algorithm based on independent component analysis (ICA) is introduced to separate the overlapping components. The analysis of simulation and practical application demonstrates that our proposed method can effectively tackle the mode mixing problem of EMD.     

基于空域相关的激光陀螺信号滤波方法研究

针对传统滤波方法滤除激光陀螺随机噪声性能低的特点,提出了一种改进的空域相关滤波方法。该算法通过引入阈值系数概念,选取一个合适的阈值终止算法的迭代过程来去除残留的噪声信息。实验采用Allan方差法对滤波效果进行定量分析,结果表明基于改进的空域相关滤波方法能够减少迭代次数节约计算量,有效地减小随机误差,提高测量精度。     

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。     

基于小波包分析的激光陀螺信号滤波方法

各种随机噪声是激光陀螺误差的主要来源。为了减少激光陀螺的随机误差,提高其测量精度,介绍了基于小波包分析的滤波方法,研究了小波包分析和滤波的原理、熵标准和阈值函数的选取,比较了选择不同熵标准、阈值函数对激光陀螺信号滤波的效果,并采用Allan方差法分析滤波效果。结果表明基于小波包分析的滤波方法能有效减小随机误差,提高激光陀螺的测量精度。     

小波域中值滤波在激光陀螺信号处理中的应用

各种随机噪声是导致激光陀螺产生误差的主要因素,且其性质特殊,很难用传统的滤波方法去除。为了减小激光陀螺的随机误差,提高测量精度,提出了小波域的中值滤波器滤波方法,对激光陀螺零漂数据进行了滤波,并采用Allan方差法对滤波效果进行了定量分析。结果表明,此方法的滤波效果优于中值滤波和小波软阈值滤波效果,能有效地减小激光陀螺零漂信号中的角度随机游走、角速度随机游走、速率斜坡、零偏不稳定性和量化噪声,提高激光陀螺零漂输出的稳定性。     

基于RLS算法实现激光陀螺抖动信号剥除

为了减小陀螺输出数据的时延,以满足机械抖动激光陀螺在快速跟踪中的应用,基于递归最小二乘(RLS)自适应滤波技术实现了激光陀螺抖动信号的剥除。首先对RLS自适应对消去抖算法进行了理论分析,其次通过通用串行总线接口将A/D采集的抖动反馈信号和激光陀螺计数脉冲信号传至上位机,最后基于MATLAB编写了RLS自适应程序,实现了激光陀螺抖动信号的剥除。剥除后的陀螺信号再经过11阶的有限脉冲响应滤波器和陀螺输出直接经过31阶的滤波器剩余的脉冲数基本相当,而时间延迟却明显减小。结果表明,该算法具有较快的收敛速度且能够有效去除激光陀螺计数脉冲中的抖动成分。     

基于软核处理器的二频机抖陀螺信号处理系统

运用片上可编程系统（SoPC）技术．设计二频机械抖动激光陀螺信号处理系统。该系统以嵌入式软核处理器NiosⅡ为核心,对输出信号进行数字滤波,并协调控制高压电源、稳频、抖动驱动与噪声注入等工作单元。使用该系统对某型国产二频机抖陀螺进行测试．结果表明该系统测得的陀螺输出信号可达0．002°／h的精度,系统运行稳定可靠,能够有效控制陀螺的工作参数并监测其运行状态,达到预期的设计要求。