馬鑫 郝亞南
【摘 要】本文提出了一種基于最小能量準(zhǔn)則的EMD去噪算法。首先對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到IMF,然后計(jì)算各IMF的能量,取具有最小能量的IMF作為噪聲與信號(hào)的分界點(diǎn),實(shí)現(xiàn)噪聲與信號(hào)的分離。
【關(guān)鍵詞】經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;IMF;最小能量
中圖分類號(hào): TN957.52 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào): 2095-2457(2018)23-0072-002
DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.23.029
0 引言
經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition簡(jiǎn)稱EMD)方法是由Huang等[1]于1998年提出的一種數(shù)據(jù)消噪算法,具有分解模態(tài)少、不用選擇基函數(shù)等優(yōu)點(diǎn),近年來該方法已成功應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[2]、地震信號(hào)處理[3]、大型電力設(shè)備的監(jiān)測(cè)[4]等諸多領(lǐng)域。本文采用EMD方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪研究,提出了一種基于最小能量準(zhǔn)則的EMD去噪算法。該算法能夠確定噪聲與信號(hào)分界點(diǎn),實(shí)現(xiàn)噪聲與信號(hào)的分離,為信號(hào)處理的去噪技術(shù)提供了一種新的途徑。
1 EMD原理
EMD是個(gè)篩選的過程,篩選得到的每個(gè)IMF分量都必須滿足兩個(gè)條件:(1)IMF分量的極值點(diǎn)與零點(diǎn)個(gè)數(shù)相等或相差1。(2)IMF的極大值和極小值對(duì)應(yīng)包絡(luò)線均值為零。經(jīng)過EMD分解后,一個(gè)信號(hào)可用IMF來表達(dá):
仿真信號(hào)經(jīng)EMD分解后的各IMF分量如圖2所示。圖3為各IMF分量的能量曲線圖。從圖3中可以看出第1階到第5階的IMF分量的能量是逐階減小,在第五階的能量達(dá)到最小。從第6階開始能量陡然上升,然后又逐階減小。因此要濾除仿真信號(hào)中的噪聲,選擇第5階的IMF分量作為噪聲與信號(hào)的分界點(diǎn),把第6階之前的IMF分量作為噪聲全部剔除。去噪后的仿真信號(hào)效果如圖5所示。
在噪聲水平已知的情況下,我們會(huì)準(zhǔn)確地判斷出的噪聲與信號(hào)的分界點(diǎn)。因?yàn)楫?dāng)信號(hào)分解k次后,k個(gè)IMF分量之和的方差與預(yù)先知道的噪聲水平一致則分解即可停止。通過計(jì)算可知仿真信號(hào)的前5階IMF分量之和的方差為1.0083,與已知的噪聲水平(?啄2=1)一致,可以確定噪聲與信號(hào)的分界點(diǎn)在第5階,這與采用最小能量準(zhǔn)則判斷的分界點(diǎn)的結(jié)果一致。
4 結(jié)論
本文提出一種基于最小能量準(zhǔn)則的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪算法,該算法以具有最小能量的IMF作為噪聲與信號(hào)的分界點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了噪聲與信號(hào)的分離,仿真結(jié)果表明:該算法有效地抑制了噪聲,使去噪后的信號(hào)逼近真實(shí)的信號(hào)。
【參考文獻(xiàn)】
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