為了抑制陀螺儀的非線性、非平穩(wěn)噪聲,提出了一種改進的基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）的降噪方法EEMD-M。首先,通過EEMD閾值濾波得到信息主導(dǎo)和噪聲主導(dǎo)的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量;將EEMD應(yīng)用于第一次閾值濾波中被丟棄的IMF分量,提取信號的細節(jié)信息;采用去趨勢波動分析（DFA）法定義每一個IMF分量的尺度指數(shù),實現(xiàn)二次分解中有用分量的進一步提取;將兩次濾波得到的有用IMF分量進行重構(gòu),得到降噪后的信號。為了驗證EEMD-M的有效性,進行了實測數(shù)據(jù)的降噪實驗。結(jié)果表明所提EEMD-M優(yōu)于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）降噪、DFA-EMD降噪、EEMD降噪和小波分析方法。實測數(shù)據(jù)的均方誤差降低了82.9%,隨機漂移得到明顯抑制,這驗證了EEMD-M的可行性和優(yōu)越性,提高了微機電系統(tǒng)陀螺在光學(xué)圖像處理中的穩(wěn)定性和可靠性。 

【文章來源】：激光與光電子學(xué)進展. 2020,57(15)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

信噪比為5dB的Blocks信號經(jīng)EEMD后的結(jié)果。（a）含噪信號；（b)IMF分量；（c）殘余分量和部分IMF分量

對于傳統(tǒng)的基于EMD或EEMD的降噪方法，第一個高頻IMF分量含有最少的原始信號的信息，因此在降噪處理時，高頻分量通常被舍棄。盡管眾多學(xué)者已研究出很多方法來尋找IMF各分量有用信號和噪聲信號的臨界點位置，但一旦某IMF分量被認定為噪聲主導(dǎo)的分量，通常會被舍棄。在充分利用EEMD優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，考慮到被丟棄的IMF分量中可能包含原信號的有用信息，如直接將噪聲主導(dǎo)的IMF分量丟棄，其中包含的有用成分也將被丟棄，進而影響降噪效果。本文提出的EEMD-M通過對信號進行進一步分解，提取尚存的有用信息，引入DFA方法，再次篩選重構(gòu)信號，以提高降噪效果。圖2是EEMD-M的原理框圖。由圖2可知，優(yōu)化的EEMD-M首先對原始含噪信號y(n）進行EEMD，得到第一次分解的IMF分量，記為u1i(n）。再利用相關(guān)系數(shù)原理對其進行閾值濾波。相關(guān)系數(shù)的計算方法如下：

由圖3可知，前3階IMF分量的相關(guān)系數(shù)呈遞減趨勢，第4階相關(guān)系數(shù)陡然增大。因此認為前3階分量是噪聲占主導(dǎo)的高頻分量，這與EEMD的原理相吻合。EEMD-M引入DFA理論，將被丟棄的成分進行二次分解。通過DFA理論計算第二次分解所得各個分量的尺度值，以此進一步篩選出有用信息。用（8）、（9）式確定第二次分解中噪聲分量和有用分量的臨界IMF分量序數(shù)值kλ*，進而得到二次濾波后的有用分量：有用IMF分量u2i(n）和殘余分量rM2(n），用（10）、（11）式重構(gòu)第一次濾波和第二次濾波所得到的有用分量，得到降噪后的信號y′（n）。本文將EEMD-M與小波軟閾值降噪、基于CMSE理論的EMD降噪[11]、DFA-EMD降噪[17]和EEMD降噪進行對比。為評價本文提出的EEMD-M，表1列出了Blocks測試信號下，EEMD-M與其他4種算法的仿真結(jié)果。輸入信噪比范圍為1～15dB。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3536454