双稳随机共振降噪下的经验模式分解研究
赵艳菊 王太勇 徐跃 冷永刚 张攀
天津大学机械工程学院, 天津 300072
Empirical Mode Decomposition Based on Bistable Stochastic Resonance Denoising
Zhao Yan-ju Wang tai-yong Xu Yue Leng Yong-gang Zhang Pan
School of Mechanical Engineering , Tianjin University , Tianjin 300072, China
摘要 研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD) 问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD 分解方法。该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD 分解。在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD 分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD 分解的质量,同时减少了EMD 分解的层数,提高了运算效率。
关键词 :
随机共振 ,
经验模式分解(EMD) ,
微弱信号
Abstract :The empirical mode decomposition (EMD) of weak signals submerged in a heavy noise was conducted and a method of stochastic resonance (SR) used for noisy EMD was presented. This method used SR as the pretreatment of EMD to remove noise and detect weak signals. The experiment result prove that this method, Compared with that using EMD directly, not only improve SNR, enhance weak signals, but also improve the decomposition performance and reduce the decomposition layers of signals.
Key words :
stochastic resonance
empirical mode decomposition (EMD)
weak signals
收稿日期: 2008-04-17
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