基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪
外文标题：Pulsar signal denosing based on empirical mode decomposition spatial correlation filter
文献类型：期刊
作者：赵攀[1]
机构：武汉科技大学理学院,武汉,430065;中国人民大学财政金融学院,北京,100872;电子科技大学数学科学学院,成都,611731
年：2015
期刊名称：中国科技论文
卷：10
期：5
页码范围：592-596,607
增刊：增刊
所属部门：财政金融学院
语言：中文
ISSN：2095-2783
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zgkjlwzx201505021.aspx
基金：国家自然科学基金资助项目
关键词：脉冲星;经验模态分解(EMD);消噪;分形高斯噪声;有色噪声;空域相关滤波
摘要：针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法.首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪.实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效.
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