基于经验模式分解的自适应去噪算法  

Adaptive de-noising algorithm based on EMD

作　　者：高云超[1] 桑恩方[1] 刘百峰[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工程大学水声工程学院,哈尔滨150001

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第26期59-61,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。Based on the statistic features of uniformly distributed white noise using the Empirical Mode Decomposition（EMD）,an adaptive de-noising algorithm based on EMD is proposed.The numerical experiments are made between the Wavelet Threshold De-noise（WTD） and the adaptive method based on EMD.The results show that the adaptive method is similar to WTD,and it is no need to select a mother wavelet,it is adaptive to kinds of signals.

关 键 词：经验模式分解 去噪 小波域阈值去噪 滤波 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]