| 基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法 |
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| 引用本文： | 周先春,嵇亚婷,孙文荣.基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法[J].软件,2014(7):13-17. |
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| 作者姓名： | 周先春 嵇亚婷 孙文荣 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京,210044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目，江苏省“传感网与现代气象装备”优势学科建设项目、江苏省自然科学基金，江苏省高校自然科学研究项目 |
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| 摘 要： | 针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出了一种基于独立分量分析(Decomposition Components Analysis,简称ICA)算法的集合经验模态分解去噪方法。首先利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)有效的抑制了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)中存在的端点效应和模态混叠现象,然后利用ICA算法对含噪信号经过EEMD分解后的有限个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)进行去噪处理,有效的分离出若干个有效的语音信号分量,并对其进行语音重构,最后与小波阈值去噪方法进行比较,通过仿真可以看出,该方法对于信号去噪较为理想。
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| 关 键 词： | 小波阈值去噪 EEMD 端点效应 ICA |
Methods based on EEMD-ICA in signal de-noising |
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| Zhou Xian-chun,Ji Ya-ting,Sun Wen-rong.Methods based on EEMD-ICA in signal de-noising[J].Software,2014(7):13-17. |
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| Authors: | Zhou Xian-chun Ji Ya-ting Sun Wen-rong |
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| Affiliation: | Zhou Xian-chun;Ji Ya-ting;Sun Wen-rong;College of Electronic and Information Engineering,NUIST; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | EMD EEMD end effect ICA |
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