公开(公告)号：CN113297987B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202110591368.X

申请日：2021-05-28

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 解志杰 ,  王俊翔 ,  詹长书 ,  尹继辉 ,  刘九庆

IPC: G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种基于双目标函数优化的变分模态分解信号降噪方法，属于数字信号降噪方法技术领域。本发明解决了现有技术中存在的传统VMD算法的分解质量取决于主观人工经验进行参数设置，导致无法得到最优分解质量，从而影响信号的降噪效果的问题。本申请基于皮尔逊相关系数和融合冲击指数作为目标函数对变分模态分解进行参数优化的算法，可以有效实现信噪分离，抑制模态混叠，解决原始VMD方法需要人工设置参数问题，使得VMD可以根据不同输入信号的特性自适应地选择主要分解参数，无需再对各个IMF分量与原始信号进行相关性的评估以及筛选，通过分解得到的IMFs直接进行重构即可达到良好的降噪效果。

公开(公告)号：CN113297987A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110591368.X

申请日：2021-05-28

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 解志杰 ,  王俊翔 ,  詹长书 ,  尹继辉 ,  刘九庆

IPC: G06K9/00 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种基于双目标函数优化的变分模态分解信号降噪方法，属于数字信号降噪方法技术领域。本发明解决了现有技术中存在的传统VMD算法的分解质量取决于主观人工经验进行参数设置，导致无法得到最优分解质量，从而影响信号的降噪效果的问题。本申请基于皮尔逊相关系数和融合冲击指数作为目标函数对变分模态分解进行参数优化的算法，可以有效实现信噪分离，抑制模态混叠，解决原始VMD方法需要人工设置参数问题，使得VMD可以根据不同输入信号的特性自适应地选择主要分解参数，无需再对各个IMF分量与原始信号进行相关性的评估以及筛选，通过分解得到的IMFs直接进行重构即可达到良好的降噪效果。