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小波降噪在信号基于EMD的Hilbert变换中的应用 被引量:24

Wavelet Denoise Application in the Signal Hilbert Transform Based on EMD
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摘要 提出用小波降噪后再用经验模态分解(EMD)对信号进行分析,利用小波包对信号分解重构,去除噪声干扰信号,然后再对信号进行EMD分解。该方法减少噪声对EMD分解的干扰,从而减少由于分解无用的噪声信号引入的边界效应误差和分解层数,提高EMD分解的准确性和时效性,使EMD算法在信号的分析中更具实用性。 To analyse signal based on empirical mode decomposition ( EMD) after wavelet denoise is proposed. This method can decrease unnecessary noise influence upon EMD, reduce the edge effects of EMD and decomposition layers of signals, improve the accuracy and time effect of EMD. It makes this algorithm more practical.
作者 徐仁林 安伟
出处 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第3期74-77,共4页 Noise and Vibration Control
关键词 振动与波 EMD 小波变换 边缘效应 vibration and wave EMD wavelet transfer edge effect
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献38

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  • 9焦李成,神经网络系统理论,1996年
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共引文献441

同被引文献164

引证文献24

二级引证文献150

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