【摘 要】
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无线电探空仪探测风场数据存在着大量强烈的非线性非平稳的噪声,采用一种结合变分模态分解的自适应和多尺度小波降噪的方法,对南极洲Syowa站点2019年1月的无线电探空仪风场数
【机 构】
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湖北经济学院信息与通信工程学院,武汉大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41974176),湖北省教育厅科学研究计划资助项目(B2019114,Q20192201)
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无线电探空仪探测风场数据存在着大量强烈的非线性非平稳的噪声,采用一种结合变分模态分解的自适应和多尺度小波降噪的方法,对南极洲Syowa站点2019年1月的无线电探空仪风场数据进行了特征提取和降噪处理。首先利用变分模态分解法对信号进行模态分解,然后利用相关系数法确定属于信号成分的模态分量,再利用小波分析法对剩余模态中的有效成分和噪声做了进一步的分离,通过对全部的有效成分进行合并重构,实现信号的特征提取和降噪处理。仿真实验和实际信号的处理结果都表明,该方法对于无线电探空仪风场信号中的非平稳非线性噪声具有良好的
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