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经验模态分解构造观测矩阵的方法

摘要

经验模态分解构造观测矩阵的方法,为了大概率地保持信号信息的完整性,观测矩阵被设计得倾向于随机矩阵。但这种随机性也导致有用的信息和无用的信息被接近等概率地测量,降低了观测效率。为了提高观测效率,本发明提出了利用与待处理信号具有相同或相似特征的参考信号进行经验模态分解构造观测矩阵的方法——本征模函数循环矩阵。以信号降噪效果为衡量标准,仿真了该矩阵的信号降噪过程,结果表明:为参考信号添加一定程度的噪声后形成的观测矩阵,对降噪有更佳的效果;对于含噪信号与参考信号在时域有错位的情况,仍能够更好地凸显信号的频域特征,具有实用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN106992790A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河南农业大学;

    申请/专利号CN201710436217.0

  • 申请日2017-06-12

  • 分类号H03M7/30(20060101);

  • 代理机构41137 郑州博派知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人伍俊慧

  • 地址 450000 河南省郑州市金水区文化路95号

  • 入库时间 2023-06-19 02:56:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-08-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):H03M7/30 申请日:20170612

    实质审查的生效

  • 2017-07-28

    公开

    公开

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