EMD结合多相正交矩阵及f检验的光谱信号去噪方法研究

由于受环境、仪器、人为因素的影响,光谱信号测量中往往存在噪声,会直接影响信号的分析结果。为了获得有效的光谱信号,文章提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结合多相正交矩阵及f检验的光谱信号去噪方法。该方法首先对加噪信号进行EMD分解,得到各固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)后和多相正交矩阵相乘以降低信号的非周期自相关值,再通过f检验找到最佳分割点去除IMF分量的高频成分,乘逆矩阵去除噪声。仿真结果表明,原始信号经过EMD和多相正交矩阵结合处理后变成了复信号,成功实现了信号和噪声的有效分离,为后续光谱信号的处理研究奠定了基础。

一种保证数据安全的低峰平比OFDM算法

为克服正交频分复用(OFDM)信号峰平比较高的问题,给出多相正交矩阵族的构造方法,分析矩阵族的性质,并利用多相正交矩阵设计2种可保证数据安全的低峰值平均功率比OFDM算法。理论分析和仿真实验表明,多相矩阵族中的正交矩阵数量达N!×N N个,将其中任意一个矩阵作为密钥,且与OFDM输入信号相乘,能在不引入误码的情况下降低OFDM信号的峰值平均功率比值,同时可保证基带数据的安全性。将该预编码方法与部分传输序列算法结合,能很好地改善系统的峰平比。