基于EMD分解联合小波去噪

作品简介

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去噪方法的大致流程

EMD(Empirical Mode Decomposition)是一种将非线性和非平稳信号分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs)的方法。小波阈值去噪是利用小波变换的多分辨率分析特性,将信号分解为不同尺度的频带,并对每个频带进行阈值处理来去除噪音。

基于EMD联合小波阈值去噪的方法可以按照以下步骤进行:

1. 对待去噪的信号进行EMD分解,得到一组IMFs和一个最后的残差项。每个IMF表示了信号的一个本征模态分量。

2. 对每个IMF应用小波变换,将其转换为频域表示。

3. 对每个频域表示的IMF进行小波阈值去噪。一般采用软阈值或硬阈值方法,根据阈值大小判断是否对频域系数进行置零或缩放。

4. 对去噪后的频域表示的IMF进行逆小波变换,得到去噪后的IMF时域表示。

5. 将去噪后的IMF和残差项合并,得到去噪后的信号。

需要注意的是,选择合适的小波基和阈值将对去噪效果产生影响。小波基应具有一定的时频局部化特性,以便更好地适应信号的局部特征。阈值的选择通常可以基于一些经验规则或基于信号的统计特性进行确定。

此外,还可以使用一些改进的方法,例如基于EMD的自适应小波阈值去噪方法,通过动态调整阈值来提高去噪效果。

总的来说,基于EMD联合小波阈值去噪是一种有效的去噪方法,能够同时捕捉信号的时域和频域特征,适用于非线性和非平稳信号的去噪任务

去噪流程图


代码的效果图:

(1)原始信号和加噪后信号


(2)EMD分解的效果图


(3)去噪效果图


(4)去噪后指标对比


创作时间:2023-08-16 18:27:30