【摘 要】
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针对低信噪比超宽带信号的消噪问题,提出一种改进的基于经验模式分解（EMD）的消噪算法。该算法首先对含噪信号进行EMD分解,得到多个固有模态函数（IMF）分量,然后选取高阶IMF重构原
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针对低信噪比超宽带信号的消噪问题,提出一种改进的基于经验模式分解（EMD）的消噪算法。该算法首先对含噪信号进行EMD分解,得到多个固有模态函数（IMF）分量,然后选取高阶IMF重构原信号,达到消噪的目的。针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以确定的问题,通过数值仿真的方法,得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特性;在对所得特性进行分析的基础上,设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法,解决了EMD消噪中的阶数阈值选取问题。仿真结果表明,EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均10 dB的
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