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Levy噪声中EMD降噪的随机共振研究

贺利芳曹莉张天骐

重庆邮电大学通信与信息工程学院

摘要:经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降低噪声的同时也削弱信号能量,并会产生虚假信号,导致信号检测存在缺陷,针对这一问题,提出Levy噪声环境下经验模态分解随机共振检测方法。通过将含噪信号进行EMD分解,对分解后信号进行叠加取平均二次采样等处理方法,使其满足随机共振要求,利用自适应算法优化系统参数,进而使处理后信号能够在双稳系统中产生随机共振,达到精确检测的目的。理论分析及实验证明在Levy噪声下,此方法能实现同一特征指数下单频信号与多频信号检测,实验表明在单频信号信噪比为-28 dB情况下能有14 dB的提高,特征指数为1.8下多频信号5 Hz频谱幅值从311.8增加到724,10 Hz频谱幅值由138.9增加到143.2。此方法对在复杂噪声环境中降低剩余噪声能量同时,提高信号能量,减少虚假信号,相对于仅仅进行EMD分解无法判断信号成分,能更好的达到检测效果。
  • DOI:

    10.13382/j.jemi.2017.01.004

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  • 分类号:

    TN911.23

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