【摘 要】
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超宽谱混沌信号经过经验模态分解(EMD)后得到具有不同时间特征尺度的固有模态函数(IMF)分量,由于各分量中噪声与信号同时存在,会发生模态混叠。针对此问题,提出一种改进EMD与
【机 构】
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太原理工大学物理与光电工程学院,太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61377089);国家自然科学基金面上项目(61575137);山西省自然科学基金资助项目(2013011019-6);山西省教育厅科技创新项目(2014112);山西省科学技术发展计划(工业)项目(20140321003-02)
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超宽谱混沌信号经过经验模态分解(EMD)后得到具有不同时间特征尺度的固有模态函数(IMF)分量,由于各分量中噪声与信号同时存在,会发生模态混叠。针对此问题,提出一种改进EMD与小波阈值法相结合的光生混沌信号降噪方法。首先对经过EMD分解后的IMF分量采用两种不同阈值函数分别对信号主导模态分量和噪声主导模态分量进行去噪处理,然后将提取出的信号成分相加重构得到混沌信号。仿真结果表明:该方法能够有效地去除噪声,且降噪效果优于已有的EMD分解去噪方法,可进一步提高重构信号的信噪比,降低其均方误差,是一种有效可行的光生混沌信号降噪方法。
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