本文主要研究内容
作者刘霞,宋启航（2019）在《CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用》一文中研究指出：提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。
Abstract
di chu yi chong ji yu zi kuo ying wan bei ji ge jing yan mo tai fen jie (CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)de zi kuo ying yu zhi qu zao suan fa 。han zao xin hao jing CEEMDANsuan fa fen jie cheng re gan ge mo tai fen liang (IMF,intrinsic mode functions),gen ju yang ben shang li lun ,dui IMFfen liang zhong gao pin fen liang zi kuo ying shua qu ,gen ju zao sheng he you yong xin xi yu yuan shi xin hao de xiang guan xing bu tong ,dui gao pin fen liang zhong de zao sheng ji shu ding wei ,li yong neng liang shang shua qu zao sheng zhu ou jian ,yong gao pin fen liang zhong zao sheng zhu ou jian de zao sheng ji shu fang cha zuo wei yu zhi ,dui gao pin fen liang jin hang yu zhi qu zao ,jin yi bu qu chu zao sheng ,bao liu gao pin zhong de you yong xin xi ,zui hou jiang xin zao fen li de gao pin fen liang he di pin fen liang chong gou 。fen bie dui ge cheng he shi ji de zhen xin hao qu zao chu li ,bing yu chang gui qu zao suan fa jin hang dui bi 。shu ju fang zhen he shi yan jie guo biao ming ,zai yuan shi xin hao xin zao bi wei 0.5dBshi ,chang gui yu gai jin suan fa qu zao hou xin zao bi fen bie wei 4.55dBhe 9.97dB,da fu di gao xin zao bi ,da dao sui ji zao sheng ya zhi de mu de ,shi xian le gao pin fen liang de zi kuo ying shua qu he gao pin fen liang zhong you yong xin xi de zai di qu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自重庆大学学报的刘霞,宋启航，发表于刊物重庆大学学报2019年07期论文，是一篇关于样本熵论文,能量熵论文,去噪论文,地震信号论文,重庆大学学报2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自重庆大学学报2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：样本熵论文; 能量熵论文; 去噪论文; 地震信号论文; 重庆大学学报2019年07期论文;