基于MEEMD小波软阈值函数的去噪方法
第32卷 第5期Vol.32 No.5
重庆理工大学学报（自然科学）Journal of Chongqing University of Technology （Natural Science ）2018年5月
??????????????????????????????????????????????M ay 2018 收稿日期：2018－02－25
基金项目：国家自然科学基金资助项目（61774137）；山西省自然科学基金资助项目（201701D22111439，
201701D221121）；山西省回国留学人员科研项目（2016－088）
作者简介：李薇，女，硕士研究生，主要从事智能计算与信息处理研究，E-mail ：754762979＠https://www.360docs.net/doc/2314742827.html, ；白艳萍，女，博士，
教授，主要从事现代优化理论与方法、神经网络算法及应用、信息处理技术研究，E-mail ：baiyp666＠
https://www.360docs.net/doc/2314742827.html, 。doi ：10.3969／j.issn.1674－8425（z ）.2018.05.029
本文引用格式：李薇，白艳萍.基于M EEM D 小波软阈值函数的去噪方法［J ］.重庆理工大学学报（自然科学），2018（5）：189－198.
Citation format ：LI W ei ，BAI Yanping.Denoising M ethod Based on M EEM D W avelet Soft Threshold Function ［J ］.Journal of Chongqing University
of Technology （
Natural Science ），2018（5）：189－198.基于MEEMD 小波软阈值函数的去噪方法
李 薇，白艳萍
（中北大学理学院，太原 030051）
摘 要：结合互补集合经验模态分解（CEEM D ）和基于排列熵的信号随机性检测，提出了M EEM D 方法。通过采用M EEM D 方法将一个含躁信号分解为几个固有模态（IM FS ），用软阈值函数来抑制高频固有模态的噪声，提高信号的信噪比（SNR ）。对比该方法与基于EEM D 和小波软阈值的联合去噪、基于CEEM D 和小波软阈值联合去噪等方法得到的信噪比（SNR ）和平均平方误差（M SE ），发现基于M EEM D 小波软阈值去噪方法的去噪效果较好。
关 键 词：M EEM D ；小波阈值函数；M EM S 信号；去噪
中图分类号：TN911 文献标识码：A 文章编号：1674－8425（2018）05－0189－10
Denoising Method Based on MEEMD
Wavelet Soft Threshold Function
LI Wei ，BAI Yanping
（School of Science ，North University of China ，Taiyuan 030051，China ）
Abstract ：This paper proposes a denoising method based on M EEM D and wavelet soft threshold function.Because the white noise added by the EEM D decomposition can not be completely
neutralized ，the white noise of adding positive and negative pairs is proposed and the CEEM
D decomposition is obtained.M EEM D was proposed in combination with CEEM D and signal randomness detection based on permutation entropy.A manic signal is decomposed by M EEM D decomposition
approach into several intrinsic mode （
IM FS ）.Because of the high frequency noise and low frequency drift interference ，we need to use the soft threshold function to suppress the high frequency intrinsic
mode noise and improve signal-to-noise ratio （
SNR ）of signals.This method is used to test the simulation and real data.By comparing with the SNR value and mean square error （M SE ）based on EEM D and the combination of wavelet soft threshold denoising ，we find that the de-noising effect of wavelet soft threshold denoising method based on the joint CEEM D and wavelet soft threshold denoising is better.
Key words ：M EEM D ；wavelet threshold function ；M EM S ；signal denoise
万方数据