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针对传统去噪算法不能满足更高质量横向定量控制要求,提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的去噪方法。该方法利用EMD分解时间尺度的特性和自适应性,通过去除高频分量并进行滑动平均滤波达到去噪效果。仿真结果表明,这种算法能有效地滤除噪声,同时又保留定量主要细节,有利于进行后续控制。