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噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

王文波 汪祥莉

噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

王文波, 汪祥莉
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  • 为了改善脉冲星辐射脉冲信号的消噪效果, 提出了一种基于噪声模态单元预判的经验模态分解(EMD) 消噪声方法. 该方法首先利用EMD将含噪辐射脉冲信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 根据IMF系数的统计特性采用局部均方误差准则进行噪声模态单元预判, 并将噪声模态单元置零; 然后对噪声模态单元预判处理后的IMF以模态单元为基本单位进行最优比例萎缩消噪, 从而达到抑制噪声、保留信号的目的. 实验结果表明: 与Sure Shrink小波阈值法、Bayes Shrink小波阈值法和EMD模态单元比例萎缩法相比, 基于噪声模态单元预判的EMD消噪方法可以更有效地去除脉冲辐射信号中的噪声, 同时更好地保留信号突变处的细节信息特征, 在信噪比、 均方误差、峰值相对误差、峰位误差和相位误差等方面都有一定程度的改善.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 41071270, 11201354)和遥感科学国家重点实验室开放基金(批准号: 11R01)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-06-06
  • 修回日期:  2013-07-18
  • 刊出日期:  2013-10-05

噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

  • 1. 武汉科技大学信息与计算科学系, 武汉 430065;
  • 2. 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101;
  • 3. 武汉理工大学计算机科学与技术学院, 武汉 430063
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 41071270, 11201354)和遥感科学国家重点实验室开放基金(批准号: 11R01)资助的课题.

摘要: 为了改善脉冲星辐射脉冲信号的消噪效果, 提出了一种基于噪声模态单元预判的经验模态分解(EMD) 消噪声方法. 该方法首先利用EMD将含噪辐射脉冲信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 根据IMF系数的统计特性采用局部均方误差准则进行噪声模态单元预判, 并将噪声模态单元置零; 然后对噪声模态单元预判处理后的IMF以模态单元为基本单位进行最优比例萎缩消噪, 从而达到抑制噪声、保留信号的目的. 实验结果表明: 与Sure Shrink小波阈值法、Bayes Shrink小波阈值法和EMD模态单元比例萎缩法相比, 基于噪声模态单元预判的EMD消噪方法可以更有效地去除脉冲辐射信号中的噪声, 同时更好地保留信号突变处的细节信息特征, 在信噪比、 均方误差、峰值相对误差、峰位误差和相位误差等方面都有一定程度的改善.

English Abstract

参考文献 (25)

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