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该文结合非平稳性度量，研究利用经验模态分解算法进行趋势噪声分解，提出基于非平稳性度量的准则来判定舍弃的本性模态函数的数目．通过数值模拟证明了该准则克服了连续均方误差准则的缺陷，在不同噪声强度和复杂趋势下，都能够达到很好的去噪效果．
基于EMD及非平稳性度量的趋势噪声分解方法
【摘 要】
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该文结合非平稳性度量，研究利用经验模态分解算法进行趋势噪声分解，提出基于非平稳性度量的准则来判定舍弃的本性模态函数的数目．通过数值模拟证明了该准则克服了连续均方误差准
【机 构】
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国信证券博士后工作站,中国科学院武汉物理与数学研究所,中国科学院大学,华中师范大学数学与统计学学院
【出 处】
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数学物理学报
【发表日期】
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2016年4期
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