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- 针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的经验模态分解(EMD)消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理-For nonlinear and non-stationary signal de-noising is proposed based on principal component analysis (PCA) of the empirical mode decomposition (EMD) de
EMD-Based-Denoising-
- 其中一个为这经验模式分解的任务(EMD)是潜在有用的非参数信号去噪 为此小波阈值一直占主导地位的技术的区域多年。-One of the empirical mode decomposition of this task (EMD) is potentially useful non-parametric signal wavelet threshold de-noising for many years to this end has been the dominant technology i
emd
- 利用EMD和小波信号去噪的参考文献,适合初学者学习!-The use of EMD and wavelet signal de-noising references, suitable for beginners to learn!
04760240
- 对EMD算法进行改进,对局部放电信号进行去噪处理-EMD algorithm for improvements to the partial discharge signal denoising
EMD
- 要求同学在学习EMD基本理论的基础上,对一维信号进行各种降噪方法的研究,实现信号去噪。 -EMD based learning requires students in the basic theory of one-dimensional signal noise study various methods to achieve signal de-noising.
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- [目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提 供支撑,[方法]首先,采用 HHT 方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数 (IMF)和余项。然后,通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR) 和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 [结果]结果表明,基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定