一种新的自适应降噪方法及其应用研究

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (26): 184-186.

一种新的自适应降噪方法及其应用研究

王巍¹,赵国杰¹,李强²

1.天津大学管理学院,天津 300072
2.天津大学机械工程学院,天津 300072

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-09-11 发布日期:2007-09-11
通讯作者: 王巍

Study of novel adaptive denoising approach and its application

WANG Wei¹,ZHAO Guo-jie¹,LI Qiang²

1.School of Management,Tianjin University,Tianjin 300072,China
2.School of Mechanical Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-09-11 Published:2007-09-11
Contact: WANG Wei

摘要/Abstract

摘要： 针对非线性、非平稳信号的降噪问题,提出一种基于经验模式分解和过零检测的自适应降噪方法。经验模式分解可以把信号自适应分解成多个基本模式分量和一个余项的和,此过程等效于用一组带通滤波器对信号进行滤波。以过零率作为噪声评判准则,对经验模式分解结果进行重构,可实现信号的自适应降噪。应用实例表明该方法的有效性和广泛的应用潜力。

关键词: 信号, 经验模式分解, 过零检测, 降噪

Abstract: Aiming at the problem of nonlinear and nonstationary signal denoising,a novel adaptive denoising method based on Empirical Mode Decomposition（EMD） and zero-crossing detection is proposed.EMD method can decompose the signal into several Intrinsic Mode Functions（IMF） and a remainder,which equals to filter signal with a set of band-pass filters.Zero-pass ratio is used as the criterion to distinguish which compositions are noises,and noise can be got rid of adaptively.The successful application results show that the presented method is effective and has great potential in signal processing.

Key words: signal, Empirical Mode Decomposition（EMD）, zero-pass detection, denoising

王巍¹,赵国杰¹,李强². 一种新的自适应降噪方法及其应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(26): 184-186.

WANG Wei¹,ZHAO Guo-jie¹,LI Qiang². Study of novel adaptive denoising approach and its application[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(26): 184-186.

[1]	林荣来，汤冰影，陈明. 适用于轴承故障诊断的数据增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 269-278.
[2]	张倩玉，严冬梅，韩佳彤. 结合深度学习和分解算法的股票价格预测研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 56-64.
[3]	蔡冬丽，钟清华，朱永升，廖金湘，韩劢之. 三维输入卷积神经网络脑电信号情感识别[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 161-167.
[4]	陈明月，刘三阳. 自适应流形学习在故障诊断中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 247-252.
[5]	杜煜章，潘家华，宗容，粟炜，王威廉. 基于硬件加速的轻量级网络心音分类器[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 263-269.
[6]	李子杏，兰珍，唐邓清，闫超，相晓嘉，周晗. 基于ERP信号的目标检测研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 37-49.
[7]	苏斐，王红，祖林禄，王江，刘晨. 基于模糊控制的帕金森状态闭环调节[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 273-280.
[8]	安磊，韩忠华，林硕，尚文利. 面向网络入侵检测的GAN-SDAE-RF模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 155-164.
[9]	徐琛，董德存，欧冬秀. 交叉口多时段控制输入源优化研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 230-236.
[10]	孟娜，李艳艳，汪霖. 基于CITAF-HAF的立方调频信号参数估计[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 75-79.
[11]	钱文博，熊建斌，岑健，王颀，余得正，吴润杰. 建筑电气系统故障诊断综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 27-39.
[12]	郑淋文，周金治，黄静. 深度稀疏自编码器在ECG特征提取中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 156-161.
[13]	车敏诗，聂春燕，杨承金，阮新磊，范如俊. 基于灰色关联法的生理信号与情绪关联度研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 168-172.
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[15]	曹洁，张丽君，侯亮，陈作汉，张红. 关联交叉口子区的信号优化控制方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 273-278.