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基于补充的集合经验模态最优降噪整形算法

Optimal noise reduction shaping algorithm based on complementary set empirical modal decomposition(CEEMD)
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摘要 为了准确提取噪声干扰的脉冲信号,本文基于补充的集合经验模态分解的最优降噪整形算法,算法基于固有模态函数构建不同的带通滤波器和方波整形,并依据均方误差、线性相关度和目标函数值指标来建立最优降噪整形算法的判断指标。采用脉冲信号、调幅调频信号和高斯白噪声信号合成数值模拟信号进行仿真实验,本算法能够准确地提取脉冲信号,表明数值模拟仿真实验成功,可应用于提取受噪声干扰的单位脉冲信号。
作者 董宝伟 钱秋亮 邵馨叶 邵建龙 Dong Baowei;Qian Qiuliang;Shao Xinye;Shao Jianlong
出处 《数据通信》 2020年第3期20-22,共3页
基金 昆明理工大学科技项目KKK0201803003 2015年度教育技术研究项目2506100219资助。
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