| 基于EEMD算法在信号去噪中的应用 |
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| 引用本文： | 周先春,嵇亚婷.基于EEMD算法在信号去噪中的应用[J].电子设计工程,2014(8):12-14. |
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| 作者姓名： | 周先春 嵇亚婷 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研基金，江苏省高校自然科学研究计划项目 |
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| 摘 要： | 为了抑制经验模态分解中出现的端点效应和模态混叠现象,利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解构造一个自适应滤波器组,对原信号进行各级滤波,最终得到纯净的信号.然后与小波阈值去噪方法进行比较,通过仿真可以看出,集合经验模态分解构造的滤波器组滤波效果比较理想.
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| 关 键 词： | 小波阈值去噪 经验模态分解 集合经验模态分解 端点效应 混叠现象 |
Methods based on EEMD in signal de-noising |
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| ZHOU Xian-chun,JI Ya-ting.Methods based on EEMD in signal de-noising[J].Electronic Design Engineering,2014(8):12-14. |
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| Authors: | ZHOU Xian-chun JI Ya-ting |
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| Affiliation: | (College of Electronic and Information Engineering, NUIST, Nanjing 210044, China) |
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| Abstract: | In order to suppress the end effect and aliasing which appear in the empirical mode decomposition,we use the white noise assisted data analysis called ensemble empirical mode decomposition to construct an adaptive filter bank, on all levels of the original signal filtering, and finally get a pure signal.Finally, compared with the wavelet threshold method, the ensemble empirical mode decomposition filter bank structure filtering effect is ideal. |
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| Keywords: | EMD EEMD wavelet threshold end effect aliasing |
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