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修正阈值的经验模态分解去噪算法研究
引用本文:贺鹏飞,李伯全,许晓静. 修正阈值的经验模态分解去噪算法研究[J]. 信息技术, 2015, 0(1): 50-52,55
作者姓名:贺鹏飞  李伯全  许晓静
作者单位:江苏大学机械工程学院,江苏镇江,212013
基金项目:科技部国家高技术研究发展(863)计划项目
摘    要:针对传统的经验模态分解(EMD)降噪方法容易丢失高频部分有用信号的不足,提出了一种修正阈值的EMD去噪方法。通过考察每个IMF的平滑度来判断其中噪声强度并以此修正用传统方法求得的阈值,再用修正的阈值对IMF进行阈值处理,实现对每个IMF的降噪,进而实现信号去噪的目的。在Matlab构造的超声信号的模型中分别添加3种不同强度的噪声模拟实际的噪声干扰,并进行去噪实验,结果表明修正阈值的EMD去噪方法对不同噪声环境下超声信号均有理想的去噪效果。

关 键 词:经验模态分解(EMD)  去噪  超声  信噪比

Denoise study on improved empirical mode decomposition based on modified threshold
HE Peng-fei,LI Bo-quan,XU Xiao-jing. Denoise study on improved empirical mode decomposition based on modified threshold[J]. Information Technology, 2015, 0(1): 50-52,55
Authors:HE Peng-fei  LI Bo-quan  XU Xiao-jing
Affiliation:HE Peng-fei;LI Bo-quan;XU Xiao-jing;School of Mechanical Engineering,Jiangsu University;
Abstract:
Keywords:empirical mode decomposition (EMD)  denoising  ultrasonic  signal to noise ratio (SNR)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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