本文關鍵詞：基于經驗模態(tài)分解的改進乘性噪聲去除方法

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【摘要】：乘性噪聲往往由不理想的(時變的或非線性的)信道引起,它與信號是相乘的關系,因此難以消除。在乘性噪聲消除應用背景下,引入同態(tài)變換去除噪聲與信號的相倚性,將乘性噪聲轉化為加性噪聲,并應用經驗模態(tài)分解技術進一步研究受均勻分布白噪聲污染的諧波信號及其同態(tài)變型的能量分布特性,據此建立起適用于乘性噪聲去除的本征模函數幅值濾波新閾值準則。從而,形成基于經驗模態(tài)分解的改進乘性噪聲去除方法。結果表明,采用柔性閾值的改進算法對乘性噪聲的去除效果最佳。而且,基于二階多項式回歸分析所構建的本征模函數幅值濾波閾值準則已經可以獲得較高的源信號重建精度,過高的多項式階次會導致本征模函數幅值濾波閾值與其實際噪聲能量水平的失配,從而顯著地降低算法的去噪性能。
【作者單位】： 浙江師范大學機械設備與測控技術研究所;
【關鍵詞】： 經驗模態(tài)分解 本征模函數 幅值閾值濾波 乘性噪聲去除
【基金】：國家自然科學基金(51575497,51405449) 浙江省杰青基金(R1100002)資助項目
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 0前言*乘(法)性噪聲去除,在圖像處理、雷達、遙感、激光學等許多學科領域中都會涉及[1]。乘性噪聲往往由信道不理想引起,而乘性隨機性可以看成系統(tǒng)的時變性或者非線性所造成的。目前常用的乘性噪 聲去除方法有濾波技術和盲源分離等[2-4],像自適應維納濾波、非線性濾波及同態(tài)

【相似文獻】

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本文編號：1018990