Advertisement

基于EEMD算法的信号去噪方法.rar

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源介绍了一种利用EEMD（ Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解）算法进行信号去噪的研究与应用，适用于各类复杂信号处理场景。 本资源与一篇关于EEMD算法原理及应用的博文配套使用。该资源包含三个文件：两个是EEMD算法工具箱，另一个为主程序，用于生成仿真信号并演示如何利用EEMD对信号进行分解与合成，并实现去噪功能。通过MATLAB可以完成信号的仿真实验和去噪处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于EEMD算法的信号去噪方法.rar
    优质
    本资源介绍了一种利用EEMD（ Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解）算法进行信号去噪的研究与应用，适用于各类复杂信号处理场景。 本资源与一篇关于EEMD算法原理及应用的博文配套使用。该资源包含三个文件：两个是EEMD算法工具箱，另一个为主程序，用于生成仿真信号并演示如何利用EEMD对信号进行分解与合成，并实现去噪功能。通过MATLAB可以完成信号的仿真实验和去噪处理。
  • 基于EEMD和小波降噪的信号去噪方法_信号降噪_小波降噪_WaveletDenoise_EEMD
    优质
    本文探讨了一种结合经验模态分解（EEMD）与小波变换的信号降噪技术，提出改进的小波降噪算法(WaveletDenoise)，有效提升信号处理质量。 该文件包含了EEMD源程序，并使用真实轴承故障数据通过结合EEMD与小波降噪的方法对信号进行消噪处理，取得了明显的降噪效果。
  • 基于EEMD的小波去噪方法
    优质
    本研究提出了一种结合经验模态分解（EMD）与独立分量分析（EEMD），并利用小波变换进行信号去噪的方法。旨在提高复杂非线性信号处理精度和效率。 对高频数据进行分解以显示主要趋势，在金融和机械振动问题研究中有广泛应用。
  • EMD、EEMD、CEEMD去噪方法
    优质
    简介：本文探讨了三种基于经验模态分解（EMD）技术的去噪方法——EMD、 ensemble EMD (EEMD) 和 complete EEMD (CEEMD)，分析它们在信号处理中的应用与效果。 一键运行可实现emd、eemd、ceemd去噪功能。
  • 基于SSA的含噪ECG信号去噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于 SSA（ Singular Spectrum Analysis，奇异谱分析）的技术来处理和去除心电图 (ECG) 信号中的噪声，以提高其清晰度与诊断价值。 选取一段不含噪声的ECG纯净信号，在样本中手动叠加不同信噪比的高斯白噪声，以此来模拟在各种噪声水平下的含噪ECG信号。使用SSA（奇异谱分析）方法处理数据，并通过信噪比（SNR）、信噪比增益（SNRG）和根均方误差（RMSE）这三个指标来评估算法性能。
  • 基于MATLAB的离散信号去噪方法
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现离散信号去噪的各种算法和技术，旨在提高信号处理的质量与效率。 1. 处理的信号位于79文件夹内，即题目中的测试信号A。 2. 噪声信号存放在noise_Nov2016文件夹里，对应题目的噪声信号V。 3. 课件PDF是老师课堂讲义的一部分，可以作为参考材料使用。 4. 老师还提供了两个辅助程序以帮助完成作业，在FDWT和IDWT记事本段落件中可找到这些程序。 5. warming_up PDF同样由老师提供，主要涉及图像处理的相关内容。 6. 剩余的文件均与warming_up有关，并且是用于测试目的。在使用离散小波变换去噪时，请注意如何选择阈值的问题，并尝试用多个不同的阈值进行实验以获得最佳效果。
  • 基于MATLAB的语音信号去噪方法
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台实现语音信号去噪的方法，通过分析噪声特性，采用滤波和小波变换等技术有效去除背景噪音，提高语音清晰度。 语音信号的去噪可以通过在Matlab中设计滤波器来实现，并对语音文件进行处理。
  • 基于EEMD的信号分解方法
    优质
    本研究提出了一种基于 Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) 的信号处理技术，有效解决了传统方法在非线性、非平稳信号分析中的局限性。 EEMD方法作为一种信号分析技术，在研究信号的局部特征方面具有独特的优势，非常适合处理非线性、非平稳信号。
  • 基于非局部均值(NLM)的信号去噪方法.rar
    优质
    本资源提供了一种基于非局部均值（NLM）算法的创新性信号去噪方案。通过借鉴图像处理中的成功技术，该方法旨在有效去除各类噪声，同时保持信号的重要特征不变。此压缩文件内含详细的文档和示例代码，适合于研究及实际应用参考。 非局部均值算法是近年来在图像处理领域的一种新兴技术，主要用于去除图像中的噪声。由于NLM算法也适用于一维信号，许多学者逐渐将其应用于心电信号和地震信号的降噪处理中。
  • 利用EEMD算法进行信号去噪及MATLAB代码分享.zip
    优质
    本资源包含基于EEMD（ Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法的信号去噪方法介绍及其MATLAB实现代码，适用于科研与工程实践中的噪声处理需求。 版本：MATLAB 2019a 领域：信号去噪 内容：基于EEMD算法实现信号去噪，并附有MATLAB代码（文件名为：附matlab代码.zip） 适合人群：本科、硕士等教研学习使用