基于EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪

代码原理

基于 EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪方法是一种用于信号降噪的信号处理方法,它结合了经验模态分解 (EMD)、样本熵 (SpEn) 和小波阈值处理技术。

首先,使用 EMD 将原始信号分解为一组称为经验模态函数 (IMFs) 的信号成分,每个 IMF 对应于一个不同的频率段。然后,计算每个 IMF 的样本熵值。样本熵值是用于衡量信号复杂度的指标,当信号复杂度较高时,样本熵值也会相应地增加。

然后,根据每个 IMF 的样本熵值和阈值设定,选择需要去噪的 IMFs。一般来说,样本熵值较大的 IMFs 往往包含更多的噪声成分,因此会更容易被选中进行去噪。

最后,对筛选后的 IMFs 进行小波阈值处理以去除其中的噪声。小波阈值处理是一种广泛使用的小波去噪方法,它将信号转换到小波域中,然后根据阈值设置将小于一定阈值的小波系数设为0 ,从而达到去噪的效果。这样可以抑制噪声成分,保留信号的重要信息。

基于 EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪方法具有很高的准确性和稳定性,可以很好的去除低频噪声和高频噪声,同时保留信号细节信息,因此在信号处理中得到广泛的应用,如语音处理、图像处理等领域。

代码流程图

代码效果图

代码链接:基于EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪

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