基于集合经验模态分解的MEMS矢量水听器联合去噪算法

摘要

针对MEMS矢量水听器的噪声去除问题,将集合经验模态分解(EEMD)、小波阈值去噪(WT)和奇异谱分析(SSA)相结合,提出了一种联合EEMD-WT-SSA去噪算法.该算法首先将含噪信号分解为一系列固有模态函数(IMF),然后,用连续均方误差准则(CMSE)对高频和低频进行区分,对高频信号进行小波阈值去噪,再和低频信号进行重构,最后对重构信号利用奇异值分析方法进行恢复,得到目标信号.通过仿真实验和湖试实验的信号处理表明,所提算法在信噪比和均方误差两个评价指标方面,相对于EEMD和EEMD-WT算法,具有明显的优势.