论文摘要
为有效地从复杂干扰中提取混沌信号,提出了基于总体经验模态分解（EEMD）的混合加权算法。利用互相关系数法对EEMD分解后的固有模态分量（IMF）进行噪声和信号主导分量区分,针对噪声主导的固有模态分量有用信号被噪声淹没情况下的提取难题,提出了基于奇异值分解（SVD）的循环加权处理方法,在去除复杂强干扰的同时,有效地恢复了有用信号。将处理后的噪声主导分量的IMF和信号主导分量的IMF经SG（Savitzky-Golay）平滑滤波,得到干净的固有模态分量进行重构,达到降噪目的。利用Lorenz时间序列详述了混合滤波算法的实施过程,并将该方法用于实测混沌振动信号中,验证了所提方法在混沌降噪中的有效性和优越性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张志宏
关键词: 混沌信号,总体经验模态分解,循环加权,奇异值分解,滤波
来源: 电子测量与仪器学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 物理学,电信技术
单位: 商丘师范学院信息技术学院
基金: 河南省科技攻关项目(182102210486)资助
分类号: O415.5;TN911.4
DOI: 10.13382/j.jemi.B1901973
页码: 149-156
总页数: 8
文件大小: 462K
下载量: 82
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标签：混沌信号论文; 总体经验模态分解论文; 循环加权论文; 奇异值分解论文; 滤波论文;