【摘 要】
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利用毫米波传感器测量较远人体目标的呼吸信号时，容易受到环境杂波的干扰，导致信号中含有较多噪声。因此提出了一种新的GA-VMD-WT去噪方法。方法针对呼吸信号的特点，借助排列熵设计适应度函数，采用GA算法优化VMD参数，以获得最优模态分量个数K和惩罚因子α，再用优化得到的VMD参数对噪声信号分解，然后对分解结果小波阈值去噪，最后重建得到去噪信号。该方法不仅避免了VMD分解时出现的过分解问题，并且仿真
【基金项目】
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国家自然科学基金（61562090）； 云南大学研究生实践创新基金（2021Y181）；
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利用毫米波传感器测量较远人体目标的呼吸信号时，容易受到环境杂波的干扰，导致信号中含有较多噪声。因此提出了一种新的GA-VMD-WT去噪方法。方法针对呼吸信号的特点，借助排列熵设计适应度函数，采用GA算法优化VMD参数，以获得最优模态分量个数K和惩罚因子α，再用优化得到的VMD参数对噪声信号分解，然后对分解结果小波阈值去噪，最后重建得到去噪信号。该方法不仅避免了VMD分解时出现的过分解问题，并且仿真实验显示，与各传统的去噪算法相比较，信噪比分别提高了8.5025dB，7.6642dB，3.3637dB。实测信号实验结果表明，所提方法去噪效果好，可以保留更多有用信号的信息。
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