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基于经验模分解的小波阈值滤波方法研究
引用本文:江力,李长云.基于经验模分解的小波阈值滤波方法研究[J].信号处理,2005,21(6):659-662.
作者姓名:江力  李长云
作者单位:1. 中山大学数学与计算科学学院,广东,510275;株洲工学院计算机系,湖南,412008
2. 株洲工学院计算机系,湖南,412008
基金项目:广东省自然科学基金重点项目(036608)
摘    要: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。

关 键 词:经验模分解(EMD)  小波阈值去噪  信噪比
修稿时间:2004年6月3日

A Study of Wavelet Threshold Filtering Based on Empirical Mode Decomposition
Jiang Li,Li Changyun.A Study of Wavelet Threshold Filtering Based on Empirical Mode Decomposition[J].Signal Processing,2005,21(6):659-662.
Authors:Jiang Li  Li Changyun
Abstract:The multiresolution empirical mode decomposition method of signal can be interpreted as spatial filtering based on the signal's extremum characteristic scale. This spatial filter preserves the nonlinear and nonstationary of signal, and has potential superority in filtering and denoising. The paper proposed a wavelet threshold filtering method based on empirical mode decomposition. By contrast with wavelet threshold filter and multiscale EMD filter, the experimental results clarity the ex- tensive applicability and efficient of this method.
Keywords:empirical mode decomposition (EMD)  wavelet threshold denoising  signal to noise ratio
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