基于经验模式分解的滤波去噪算法

摘要：

经验模式分解法被认为是非线性、非平稳数据处理方法的新进展.其最大优点是根据信号本身的特性自适应地产生合适的模态函数,这些模态函数能很好地反映信号在任何时间局部的频率特征,克服了小波变换中要选取合适小波基的困难.基于经验模式分解的分解特性,本文提出了一种新的阈值去噪方法,通过事先建立的经验阈值,根据自适应方法对噪声进行去除,然后对去除的噪声进行随机采样后加入到去噪信号中重新滤波,通过反复滤波迭代进行噪声的去除.实验结果证明了本方法与小波相比具有自身独特的优势.

关键词：经验模式分解、去噪、信号处理

所属期刊栏目：32

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975016

在线出版日期：2011-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-44