【摘 要】
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本文利用经验模态分解算法（EMD）,研究了不同状态下混沌信号的方差特性,提出了一种EMD分解层数自适应的去噪算法.该算法根据固有模态函数（IMF）方差最大值对应层数与总分解层数的关
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,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
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本文利用经验模态分解算法（EMD）,研究了不同状态下混沌信号的方差特性,提出了一种EMD分解层数自适应的去噪算法.该算法根据固有模态函数（IMF）方差最大值对应层数与总分解层数的关系,能够自适应选择需处理的IMF层数,并结合提升小波在更新和预测方面的优势综合去噪,分别以Lorenz、Chen系统（加入10%-100%的高斯白噪声）和实测的IPIX雷达数据作为混沌背景噪声进行了实验研究.结果表明：在不同程度的低噪声（≤30%）环境下,与传统小波阈值去噪等方法相比,其均方误差降低了30%以上,信噪比提高了1.
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