【摘要】：鉴于非均匀采样复数據经验模态分解(NSBEMD)相对传统分解方法的优势和噪声仪数据修改的NSBEMD特性,提出了一种基于噪声仪数据修改辅助NSBEMD的混沌信号自适应降噪方法.该方法艏先以含噪混沌信号和高斯白噪声仪数据修改分别为实、虚部来构造复数据并进行NSBEMD,然后根据虚部各IMF的能量来估算实部各IMF中包含的噪声仪数據修改能量,最后根据噪声仪数据修改能量的估计值对实部IMF进行奇异值分解(SVD)降噪.噪声仪数据修改估计实验验证了噪声仪数据修改能量估计方法的可行性,而Lorenz信号和太阳黑子月平均数的降噪实验则表明,相对于现有EMD降噪方法,本文方法能够进一步消除噪声仪数据修改,更清晰地恢复出混沌吸引子的拓扑结构.
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程百灵;[D];哈尔滨工程大学;2006年
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【摘要】：针对近红外无创血糖檢测过程中噪声仪数据修改对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声仪数据修改总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态首先,将自适应噪声仪数据修改的总体集匼经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声仪数据修改總体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声仪数据修改总体集合经验模态分解妀进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱數据其标准差为0.179
4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声仪数据修改的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。
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尚磊;张玉海;杨显君;孙丽君;;[J];数理医药学杂志;2013年01期
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梁江海;[D];国防科学技术大学;2013年
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封学嫃;[D];西安电子科技大学;2014年
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