【摘 要】
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针对脉冲星信号的消噪问题,提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法.利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),将IMF中两个过零点
【机 构】
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武汉科技大学信息与计算科学系; 遥感科学国家重点实验室; 国家海洋局第二研究所,卫星海洋环境动力学国家重点实验室; 武汉理工大学计算机科学与计算学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:41071270,11201354);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金(批准号:11R01);遥感科学国家重点实验室开放基金(批准号:OFSLRSS201209);中央高校基本科研业务费专项基金(批准号:2012-IV-043);湖北省自然科学基金(批准号:2010CDB03305);武汉市晨光计划(批准号:201150431096)资助的课题~~
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针对脉冲星信号的消噪问题,提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法.利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),将IMF中两个过零点间的部分定义为模态单元,以模态单元为基本单位构造最优比例萎缩因子,对IMF中的每个模态单元进行比例萎缩去噪,进而建立基于模态单元比例萎缩的脉冲星信号滤波模型.对含噪脉冲星信号进行了消噪实验分析,实验结果表明,与小波硬阈值消噪法、比例萎缩小波消噪法和基于模态单元阈值的EMD消噪法相比,该方法可以更有效地去除脉冲星信号中的噪声,同时更好地保留了原信号中的有用细节信息.
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