基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法

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【摘要】

：

针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出了一种基于独立分量分析(Decomposition Components Analysis,简称ICA)算法的集合经验模态分解去噪方法。首先利用白噪声辅助数据分析方

【作者】

：

周先春嵇亚婷孙文荣

【机构】

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南京信息工程大学电子与信息工程学院

【出处】

：

软件

【发表日期】

：

2014年7期

【关键词】

：

小波阈值去噪 EEMD 端点效应 ICA EMDEEMDend effectICA

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针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出了一种基于独立分量分析(Decomposition Components Analysis,简称ICA)算法的集合经验模态分解去噪方法。首先利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)有效的抑制了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)中存在的端点效应和模态混叠现象,然后利用ICA算法对含噪信号经过EEMD分解后的有限个固有模态函数(

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