计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2014年
11期
122-126
,共5页
信号处理%经验模态分解%支持向量回归%噪声抑制
信號處理%經驗模態分解%支持嚮量迴歸%譟聲抑製
신호처리%경험모태분해%지지향량회귀%조성억제
signal processing%EMD%support vector regression%noise suppression
在实际信号分解中,经验模态分解( EMD)是对噪声敏感的,往往会分离出一些虚假的本征模函数,对信号的分析产生一定影响。为了提高EMD分解的正确率,减少其出现虚假本征模函数的情况,文中提出了一种基于支持向量回归( SVR)的去噪方法。先对一次EMD分解结果进行SVR逐层滤波并且对信号进行重组,然后利用EMD方法对重组信号进行二次分解。实验表明,二次分解结果已经非常接近于理想的分解结果,不会出现虚假IMF。这种分解方法对噪声不敏感,能有效提高EMD方法对噪声的容忍度。
在實際信號分解中,經驗模態分解( EMD)是對譟聲敏感的,往往會分離齣一些虛假的本徵模函數,對信號的分析產生一定影響。為瞭提高EMD分解的正確率,減少其齣現虛假本徵模函數的情況,文中提齣瞭一種基于支持嚮量迴歸( SVR)的去譟方法。先對一次EMD分解結果進行SVR逐層濾波併且對信號進行重組,然後利用EMD方法對重組信號進行二次分解。實驗錶明,二次分解結果已經非常接近于理想的分解結果,不會齣現虛假IMF。這種分解方法對譟聲不敏感,能有效提高EMD方法對譟聲的容忍度。
재실제신호분해중,경험모태분해( EMD)시대조성민감적,왕왕회분리출일사허가적본정모함수,대신호적분석산생일정영향。위료제고EMD분해적정학솔,감소기출현허가본정모함수적정황,문중제출료일충기우지지향량회귀( SVR)적거조방법。선대일차EMD분해결과진행SVR축층려파병차대신호진행중조,연후이용EMD방법대중조신호진행이차분해。실험표명,이차분해결과이경비상접근우이상적분해결과,불회출현허가IMF。저충분해방법대조성불민감,능유효제고EMD방법대조성적용인도。
Empirical Mode Decomposition ( EMD) is sensitive to noise in actual signal decomposition. False intrinsic mode functions tend to exist in decomposition results,leading to negative effects to signal analysis. To improve the accuracy of EMD and reduce the condition of existing the false intrinsic mode function,in this paper,a new de-noising method based on Support Vector Regression ( SVR) . Firstly, decompose the signal with EMD,filtering every IMF by SVR and recombining the regression results. Then decompose the recombined signal with EMD once more time. Experimental results show that the secondary decomposition result is very close to ideal situation and no false IMF is appeared in it. This method is not sensitive to noise,which can effectively improve the tolerance of EMD to noise.