基于EEMD 的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法

为了解决噪声干扰条件下叶尖定时脉冲信号难以准确提取的问题，提出了一种基于集合经 验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法。 采用EEMD 对非平稳、非线性的原始含噪信号进行自适应分解，构建多尺度低通滤波器进行降噪， 再对降噪后的脉冲信号进行方波整形处理，并提出融合相似度和相关度的最优降噪整形评价指标， 用于含噪信号处理效果的评价。基于含噪叶尖定时脉冲信号特点建立数学模型，验证方法的可靠性 和适用性。对比降噪整形处理后含噪叶尖定时脉冲信号与原始无噪信号，其相关度、相似度及综合 评价指标分别超过97％、89％及92％，结果表明该方法能够准确提取噪声干扰下叶尖定时脉冲信 号，有利于叶尖定时技术的发展与推广应用。（图9，参24