基于经验模式分解的自适应去噪算法

英文篇名：Adaptive de-noising algorithm based on EMD
中文刊名：计算机工程与应用
英文刊名：Computer Engineering and Applications
作者：高云超 ; 桑恩方 ; 刘百峰
英文作者：GAO Yun-chao ; SANG En-fang ; LIU Bai-feng College of Underwater Acoustic Engineering ; Harbin Engineering University ; Harbin 150001 ; China
中文关键词：经验模式分解 ; 去噪 ; 小波域阈值去噪 ; 滤波
英文关键词：EMD ; de-noise ; wavelet threshold de-noise ; filter
出版日期：2007-09-11
机构：哈尔滨工程大学水声工程学院,哈尔滨工程大学水声工程学院,哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001,哈尔滨150001,哈尔滨150001
年：2007
期：26
出版单位：计算机工程与应用

摘要

基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。
Based on the statistic features of uniformly distributed white noise using the Empirical Mode Decomposition(EMD),an adaptive de-noising algorithm based on EMD is proposed.The numerical experiments are made between the Wavelet Threshold De-noise(WTD) and the adaptive method based on EMD.The results show that the adaptive method is similar to WTD,and it is no need to select a mother wavelet,it is adaptive to kinds of signals.

引文

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