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An adaptive denoising algorithm for chaotic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition

机译:基于完整集合经验分解的混沌信号的自适应去噪算法

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摘要

>In this paper, a new algorithm to denoise chaotic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition (CEEMD-based) is proposed. In our scheme, the CEEMD technique is first used to decompose the noisy chaotic signal into the so-called intrinsic mode functions (IMFs). A novel criterion is proposed to determine which modes are used to reconstruct the denoised signal. In the experiments, we compare the proposed method with the algorithm based on empirical mode decomposition (EMD-based) and the algorithm based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD-based). The experimental results show that the proposed method performs better than the EMD-based method and the EEMD-based method.
机译:在本文中,提出了一种基于完整集合经验模型分解(基于CeeMD的)的去噪信号的新算法。 在我们的方案中,首先用于将嘈杂的混沌信号分解为所谓的内部模式功能(IMF)的噪声技术。 提出了一种新的标准来确定哪种模式用于重建去噪信号。 在实验中,我们将提出的方法与基于经验模式分解(基于EMD)的算法和基于集合经验模式分解的算法(基于EEMD)进行比较。 实验结果表明,该方法比基于EMD的方法和基于EEMD的方法更好地执行。

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