一种改进的自适应噪声集合经验模态分解处理方法
摘要:
本发明公开了一种改进的自适应噪声集合经验模态分解处理方法,包括:对原始信号添加正的白噪声和负的白噪声;对添加正负白噪声后的信号进行经验模态分解和集合平均,得到平均后的第一阶固有模态函数以及相应的剩余分量;对剩余分量继续添加正负的自适应噪声,然后对添加正负自适应噪声后的分量继续进行经验模态分解和集合平均,直到得到平均后的所有阶固有模态函数以及最终的剩余分量。本发明为原始信号添加了正负自适应噪声,减少了在自适应噪声集合经验模态分解得到的固有模态函数中残留的噪声含量,提供了性能更好的固有模态函数,且运算量较小。本发明可广泛于信号处理领域。
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