基于经验模态分解的汽车轮速信号去噪算法

摘要

为了提升车辆行驶的安全性,保障车辆的稳健性和判断力,提出一种基于经验模态分解的汽车轮速信号去噪算法。分析信号内部能量和频率变化,为改善时频性能将数据拆解为窄带信号。通过最小尺度筛分去除噪声低阶分量后,再对剩下分量的进行重构。受影响严重时信号与噪声会呈现混叠模态,提取正常信号本征模态函数分量,通过经验模态分解找到信号索引值,以此过滤汽车轮速含噪IMF分量,完成信号去噪。通过仿真,证明所提算法能够有效将信号去噪,去除误差最小,效果最优。