針對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）方法存在的模式混淆問題,以及總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）不具備完備性和計(jì)算量太大的缺陷,提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓–EEMD）方法。該方法在分析加噪準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上,引入峰值誤差（PE）作為加噪評(píng)價(jià)指標(biāo),來自適應(yīng)確定最佳加噪幅值;然后利用原始信號(hào)的幅值標(biāo)準(zhǔn)差以及加入噪聲的幅值標(biāo)準(zhǔn)差的比值系數(shù),對(duì)不同信號(hào)自適應(yīng)獲取總體平均次數(shù);最后將該方法運(yùn)用到由美國麻省理工學(xué)院建立的MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫中,很好地實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)信號(hào)的去噪。實(shí)驗(yàn)表明,所提方法的平均信噪比（SNR）達(dá)到了19.249 7、均方根誤差（RMSE）僅為0.047 3,平均平滑度指標(biāo)R只有0.030 5。算法有效地去除了原始心電信號(hào)噪聲,改善了信號(hào)的平滑度,提高了運(yùn)算效率。 

【文章來源】：電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2020年04期 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

EEMD算法流程

EMD、EEMD和CEEMD算法分解圖

Huang等通過實(shí)驗(yàn)給出經(jīng)驗(yàn)性的加噪?yún)?shù)范圍:Q一般取0.1SD～0.2SD(SD表示原始信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差),M一般取100～200次[6]。尋找出最優(yōu)Q的取值便成為了關(guān)鍵。本文通過引入PE作為自適應(yīng)獲取加噪幅值算法指導(dǎo)思想。即判斷加入噪聲后信號(hào)的峰值誤差,來確定加入噪聲的幅值Q,找出PE極小值對(duì)應(yīng)的Q值就是最佳加噪幅值,如圖3所示。對(duì)圖3進(jìn)行分析可知,當(dāng)峰值誤差PE非常大時(shí),這時(shí)加噪信號(hào)對(duì)原始信號(hào)造成的峰值誤差過大,不符合噪聲加入的準(zhǔn)則;相反,當(dāng)峰值誤差較小時(shí),則能獲取到最優(yōu)加噪幅值Q。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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