【摘 要】
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为快速恢复强噪声掩盖下的弱信号,提出一种基于ACEEMD(adaptive complete ensemble empirical mode decomposition)模型的弱信号快速重构方法。结合优化的互补集合经验模态分
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,长江大学电子信息学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272147),湖北省教育厅科学技术研究基金项目(B2015446)
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为快速恢复强噪声掩盖下的弱信号,提出一种基于ACEEMD(adaptive complete ensemble empirical mode decomposition)模型的弱信号快速重构方法。结合优化的互补集合经验模态分解与GPU并行运算,快速将弱信号从强噪声背景下重构出来,使其更容易被检测。运用该方法对模拟弱信号数据与实际弱信号数据进行处理,实验结果表明,处理后的测试数据信噪比提高了2 db-3 db,处理速度提高了4-5倍,处理效果明显。
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