基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法

针对曲波阈值去噪方法阈值选取单一造成的有效信号损失或随机噪声压制不完全的问题，笔者提出了一种基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法。该方法首先对带噪信号进行经验模态分解得到一系列固有模态函数，根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同，选取不同的阈值分别对分解得到的含噪固有模态函数进行曲波阈值降噪处理;最后将去噪后的固有模态函数与不含噪声的固有模态函数进行信号重构得到最终压噪的结果。由于引入经验模态分解，对分解得到的不同含噪程度的固有模态函数，选取不同的阈值进行处理，这样能够有效减小直接曲波阈值方法阈值选取单一产生的问题。模型和实际数据试算表明，该方法在提高数据信噪比的同时，能够有效地保留有效信号，是一种相对保幅的去噪方法。