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基于经验模式分解的去噪方法 被引量:21

A new denoising method based on Empirical Mode Decomposition(EMD)
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摘要 根据经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法分解白噪声而得到的本征模式函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,本文建立了一种滤波去噪方法,即EMD滤波去噪法。通过模拟数据试验分析表明:EMD可以作为一种去噪滤波器,EMD方法的去噪能力与噪声水平有关,对于噪声方差小于信号振幅且无高频信号时,其滤波去噪的效果良好;EMD方法的去噪能力还与待滤波数据中是否含有高频信号有关,而当噪声水平较大且待滤波的序列中又具有高频信号时,滤波曲线会出现明显的失真现象。 If using EMD to decompose white noise,the product of energy density and average cycle of the intrinsic mode function component will be a constant,based on this conclusion,the EMD filtering denoising method is developed.The analysis for modeling data shows that EMD can be used as adenoising filter,and the denoising effects for the filter is related to the noise level.When noise's variance is less than signal amplitude and there is no high frequency signal,the filter works very well and the results for filtering and denoising are excellent.The denoising effect for the EMD depends on if there are high frequency signal in the datasets,if there are high frequency signal and the noise level is high,the obvious distortion in the filtering curve can be found.
作者 陈凯
出处 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期603-608,共6页 Oil Geophysical Prospecting
基金 "浙江省高等学校优秀青年教师资助计划项目(2007J1)"资助
关键词 经验模式分解 EMD滤波去噪法 非平稳信号 Empirical Mode Decomposition,EMD filtering denoising method,non-stationary signal
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献13

  • 1焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1996..
  • 2焦李成.神经网络的应用与实现[M].西安:西安电子科技大学出版社,1996..
  • 3Huang N E, Shen Zheng and Steven R L, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis.Proc. R. Soc. Lond. A, 1998;454: 903--995.
  • 4Huang N E, Shen Zheng and Steven R L. A new view of nonlinear water waves: the Hilbert spectrum. Annu.Rev. Fluid Mech. , 1999 ;31: 417--457.
  • 5Huang N E,Ann Rev Fluids Mech,1999年,31卷,417页
  • 6Huang N E,Proc Roy Soc London.A,1998年,454卷,899页
  • 7焦李成,神经网络的应用与实现,1996年
  • 8焦李成,神经网络系统理论,1996年
  • 9Long S R,Dyn Atmos Oceans,1993年,20卷,79页
  • 10杨行峻,人工神经网络,1992年

共引文献383

同被引文献326

引证文献21

二级引证文献246

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