EEMD结合改进PCNN模型的气体泄漏信号降噪

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 2次 | 上传用户：jyc894784116

【摘要】

：

针对气体泄漏声波信号降噪的问题,提出了一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与改进脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)相结合的降噪方法,对采集到的气体泄漏声波信号进行降噪处理,同时与EEMD和变步长自适应滤波(Least Mean Square)降噪算法进行比较。算法首先对信号做

【作者】

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孙烨辰李鹏常思婕史峰

【机构】

：

南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京信息工程大学滨江学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

【出处】

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计算机仿真

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

降噪集合经验模态分解脉冲耦合神经网络气体泄漏预处理 Noise reductionEEMDPCNNGas leakagePretreatment

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(41075115),江苏省重点研发计划社会发展项目(BE201569),无锡市社会发展科技示范工程项目(N20191008)

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