[发明专利]一种改进的自适应噪声集合经验模态分解处理方法在审
| 申请号： | 201510376768.3 | 申请日： | 2015-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN105046062A | 公开（公告）日： | 2015-11-11 |
| 发明（设计）人： | 蔡念;黄威威;谢伟;叶倩;梁永辉;杨志景;王晗 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的自适应噪声集合经验模态分解处理方法，包括：对原始信号添加正的白噪声和负的白噪声；对添加正负白噪声后的信号进行经验模态分解和集合平均，得到平均后的第一阶固有模态函数以及相应的剩余分量；对剩余分量继续添加正负的自适应噪声，然后对添加正负自适应噪声后的分量继续进行经验模态分解和集合平均，直到得到平均后的所有阶固有模态函数以及最终的剩余分量。本发明为原始信号添加了正负自适应噪声，减少了在自适应噪声集合经验模态分解得到的固有模态函数中残留的噪声含量，提供了性能更好的固有模态函数，且运算量较小。本发明可广泛于信号处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 自适应 噪声 集合 经验 分解 处理 方法 | ||
【主权项】：
一种改进的自适应噪声集合经验模态分解处理方法，其特征在于：包括：S1、对原始信号添加正的白噪声和负的白噪声；S2、对添加正负白噪声后的信号进行经验模态分解和集合平均，得到平均后的第一阶固有模态函数以及相应的剩余分量；S3、对剩余分量继续添加正负的自适应噪声，然后对添加正负自适应噪声后的分量继续进行经验模态分解和集合平均，直到得到平均后的所有阶固有模态函数以及最终的剩余分量。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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