%% 3.调用filAdaptive实现滤波 [filtered_signal4, RPi_values] = filAdaptive(imfs); % filAdaptive 自适应降噪方法 % 参考论文:陈仁祥,汤宝平,马婧华.基于EEMD的振动信号自适应降噪方法[J].振动与冲击,2012,31(15):82-86.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2012.15.01
将筛选后的IMFs重新组合，得到降噪后的信号。这一步是降噪过程的最终输出，得到的信号应该比原始信号更加纯净。MATLAB代码实现EMD降噪的简要步骤：创建混有噪声的信号：首先，生成一个包含噪声的原始信号。应用EMD算法：使用MATLAB中的EMD函数将信号分解成IMFs。筛选IMFs：根据频谱、相关系数和峭度等准则，使...
将类经验模态分解(EMD)方法与FastICA结合使用,可以创建一种巧妙的信号处理策略,这种结合利用了两种方法的互补优势:通过EMD分解得到的IMFs可以简化信号的结构,但单独使用EMD可能不足以有效分离信号中的噪声和有用信息,自适应得到的imf数量也可能存在冗余;FastICA则能够从imf信号中进一步提取独立成分,更有效地识别噪声成分。
自适应降噪方法，如EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解），通过智能计算IMF的能量密度与周期乘积，自动识别哪些IMFs值得信赖，无需人为设定阈值，既方便又不失灵活性。让我们通过MATLAB的代码演练，来揭示这个过程的奥秘。首先，我们创造一个混有噪声的信号，然后运用EMD的魔法将其分...
可以通过调整MTF曲线来加强或者减弱降噪的强度。例如:当使用如下MTF曲线时,图像降噪较弱。 x = 0:1:63; y = 1 - exp(-1./x); MTF_LUT = floor(255*y); figure(2), plot(MTF_LUT); title('MTF curve'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 实验就简单地做到这了,欢迎大家对该方法进行讨论~...
(empiricalmodedecomposition,EMD)降噪过程中存在信号与噪声模态混叠及直 接将分界本征模态函数(intrinsicmodefunction,IMF)分量归入高频噪声造成真实信号被"湮没"等问题,提出一 种改进的 EMD 降噪方法.该方法将经 EMD 得到的第2个IMF 分量至分界IMF 分量进行重构,对重构信 号进行下一次 EMD,获取其中的"真实"信号,...
信号滤波降噪方法—小波滤波和EMD滤波 滤波是信号分析与处理中常用的一种手段,用以滤除信号中不需要的频率成分或提高信噪比。传统的滤波是在频域上实现的,通过对信号作Fourier变换得到信号的频域表示后,根据频率的分布情况,采用某种结构的滤波器按照一定的技术要求将欲去除的成分滤除。
Norden E. Huang于1998年提出了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition:EMD)方法[5],该方法被证明具有类似小波分解的多尺度特性,降噪效果与小波方法相当,但EMD方法是基于待分解数据本身的,从数据的局部极值特征出发对数据进行分解,克服了小波分析中要选取合适小波基的困难,使该方法具有良好的自适应性。随后,Wu and...
用Savitzky—Golay滤波降噪的方法,这样既能保持信号的高频部分,又能较好地保持信号低频部分的光滑特性。仿真实验 表明,改进的EMD方法降噪性能要优于单独使用EMD阈值方法或Savi~ky—Golay滤波方法。 关键词:经验模态分解;Savitzky—Golay滤波;信号降噪 中图分类号:TN911 ...
摘要:以惯性导航系统(inertial navigation system, INS)/5G组合导航系统为研究对象, 首先, 针对低成本的惯性传感器信噪比(signal to noise ratio, SNR)较低进而影响组合导航精度的问题, 提出一种改进阈值的清除迭代经验模态分解间隔阈值(...