噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

为了改善脉冲星辐射脉冲信号的消噪效果, 提出了一种基于噪声模态单元预判的经验模态分解(EMD) 消噪声方法. 该方法首先利用EMD将含噪辐射脉冲信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 根据IMF系数的统计特性采用局部均方误差准则进行噪声模态单元预判, 并将噪声模态单元置零; 然后对噪声模态单元预判处理后的IMF以模态单元为基本单位进行最优比例萎缩消噪, 从而达到抑制噪声、保留信号的目的. 实验结果表明: 与Sure Shrink小波阈值法、Bayes Shrink小波阈值法和EMD模态单元比例萎缩法相比, 基于噪声模态单元预判的EMD消噪方法可以更有效地去除脉冲辐射信号中的噪声, 同时更好地保留信号突变处的细节信息特征, 在信噪比、 均方误差、峰值相对误差、峰位误差和相位误差等方面都有一定程度的改善. 关键词： 脉冲星信号消噪 经验模态分解 噪声模态单元预判 局部均方误差     

基于独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪

基于经验模态分解和独立成分分析去噪的特点,提出了一种联合独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪方法. 利用经验模态分解对混沌信号进行分解,根据平移不变经验模态分解的思想构造多维输入向量, 通过所构造的多维输入向量和独立成分分析对混沌信号的各层内蕴模态函数进行自适应去噪处理; 将处理后的所有内蕴模态函数进行累加重构,从而得到降噪后的混沌信号. 仿真实验中分别对叠加不同强度高斯噪声的Lorenz混沌信号及实际观测的月太阳黑子混沌序列进行了研究, 结果表明本文方法能够对混沌信号进行有效的降噪,而且能够较好地校正相空间中点的位置, 逼近真实的混沌吸引子轨迹. 关键词： 独立成分分析 经验模态分解 混沌信号 降噪     

脉冲星信号的经验模态分解模态单元比例萎缩消噪算法

针对脉冲星信号的消噪问题, 提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法. 利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 将IMF中两个过零点间的部分定义为模态单元, 以模态单元为基本单位构造最优比例萎缩因子, 对IMF中的每个模态单元进行比例萎缩去噪, 进而建立基于模态单元比例萎缩的脉冲星信号滤波模型.对含噪脉冲星信号进行了消噪实验分析, 实验结果表明, 与小波硬阈值消噪法、比例萎缩小波消噪法和基于模态单元阈值的EMD消噪法相比, 该方法可以更有效地去除脉冲星信号中的噪声, 同时更好地保留了原信号中的有用细节信息. 关键词： 经验模态分解 脉冲星信号 模态单元比例萎缩 消噪     

Denoising of chaotic signal using independent component analysis and empirical mode decomposition with circulate translating

In this paper, a new method to reduce noises within chaotic signals based on ICA(independent component analysis)and EMD(empirical mode decomposition) is proposed. The basic idea is decomposing chaotic signals and constructing multidimensional input vectors, firstly, on the base of EMD and its translation invariance. Secondly, it makes the independent component analysis on the input vectors, which means that a self adapting denoising is carried out for the intrinsic mode functions(IMFs) of chaotic signals. Finally, all IMFs compose the new denoised chaotic signal. Experiments on the Lorenz chaotic signal composed of different Gaussian noises and the monthly observed chaotic sequence on sunspots were put into practice. The results proved that the method proposed in this paper is effective in denoising of chaotic signals.Moreover, it can correct the center point in the phase space effectively, which makes it approach the real track of the chaotic attractor.     

混沌干扰中基于同步挤压小波变换的谐波信号提取方法

针对混沌干扰背景下多个谐波信号的提取问题, 提出了一种基于同步挤压小波变换(SST)的谐波信号抽取方法. 首先利用SST将混沌信号和谐波信号组成的混合信号分解为不同的内蕴模态类函数, 然后利用Hilbert变换对分离出的内蕴模态类函数进行频率识别, 从中分离出各谐波信号. 以Duffing混沌背景为例, 对混沌干扰下多谐波信号的提取进行了实验分析. 实验结果表明: 对于不同频率间隔的多个谐波分量, 本文方法的提取结果都具有较高的精度, 而且所提方法对高斯白噪声的干扰具有较好的鲁棒性, 综合提取效果优于经典的经验模态分解方法.