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基于SSA的EMD去噪方法

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　　提出了一種基于奇異譜分析（SSA）的經驗模態(tài)分解（EMD）去噪方法。該方法先對帶噪信號進行EMD分解，得到若干個本征模態(tài)函數（IMF）。再通過SSA對每個IMF分量進行去噪處理：把第一個IMF分量作為高頻噪聲，并根據它計算出剩余IMF中所含的噪聲能量，從而得到剩下的每個IMF中信號所占的能量比值。然后選擇合適的窗口長度，對每個IMF進行SSA變換，根據IMF中信號所占的能量比值選擇合適的奇異值分解（SVD）分量重構，得到去噪后的IMF。再將所有重構得到的IMF分量以及余項相加，得到最終去噪后的信號。經過實驗，對比研究了該方法與小波軟閾值、EMD軟閾值和EMD濾波方法的去噪效果，結果表明該方法整體優(yōu)于其它方法，是一種有效的信號去噪方法。
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