改进的CEEMD与小波包降噪技术研究

"基于 CEEMD 和小波包的降噪方法研究" 本文主要探讨了一种结合互补集合经验模态分解（CEEMD）与小波包变换的降噪方法，旨在改善信号处理中的噪声消除效果。CEEMD 是一种自适应的数据分解方法，通过多次迭代分解复杂信号，能够提取出不同频率成分的内在模态分量（IMF），有效地分离信号与噪声。然而，CEEMD 在分解过程中可能存在一些微小的误差，这可能会影响后续的噪声过滤。 小波包变换是小波变换的扩展，具有更精细的时间-频率分辨率，能更精确地定位信号的不同频率成分。小波包阈值降噪则是利用小波系数来区分信号与噪声，通过对小波系数设置阈值来滤除噪声，但可能会导致信号的失真。 针对上述方法的优缺点，研究者提出了一种改进的降噪策略，该策略首先运用 CEEMD 对信号进行初步分解，得到多个IMF分量。然后，利用小波包变换对这些分量进行进一步细化分析，识别并分离噪声。最后，结合软阈值和硬阈值两种不同的小波包降噪方法，对识别出的噪声部分进行更精确的滤除，从而在保留原始信号细节的同时，提高噪声去除的效率和准确性。 实验结果表明，这种结合 CEEMD 与小波包的降噪方法相比单独使用 CEEMD 或小波包降噪，能更有效地去除噪声，同时保持信号的完整性。这种方法对于信号处理领域，尤其是在噪声环境复杂的情况下，具有重要的应用价值，可以应用于如通信信号、生物医学信号、地震数据等领域的信号分析和处理。 关键词：信号处理；降噪；互补集合经验模态分解（CEEMD）；小波包变换 中图分类号：TN911.4 文献标志码：A 文章编号：1673-5439（2018）02-0041-07 这篇研究论文展示了在信号处理领域，如何通过创新性地组合现有技术来提升降噪性能。CEEMD 和小波包的结合不仅发挥了各自的优势，还通过优化阈值策略提高了降噪的精度，为后续的信号分析提供了更加纯净的输入。