基于模糊熵的含噪信号处理方法及迭代奇异谱软阈值去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊熵的含噪信号处理方法及迭代奇异谱(SSA)软阈值去噪方法。该方法适用于含噪信号，假设长度N的含噪信号xin＝{x1,x2,…,xN}，并假设其中的加性白噪声与信号不相关，利用原始信号xin构造d维矢量并且定义相似度以及模糊概率同样方法构造(d+1)维矢量及其相应的相似度和模糊概率模糊熵则定义为：对利用已知信号分解方法获得的分量，其所有分量的奇异谱分布定义为模糊熵谱。本发明利用混沌理论中量化系统复杂度的模糊熵来表征噪声平面，为含噪信号的处理提供了更加有效的路径；其基于模糊熵谱的迭代奇异谱(SSA‑IST)软阈值去噪方法，去噪性能优于传统的截断奇异谱方法，及小波变换和经验模态分解去噪方法。