可以实现复杂工频背景下，电压振动信号去噪（EMD）

资 源 简 介

可以实现复杂工频背景下，电压振动信号去噪（EMD）

详 情 说 明

EMD（经验模态分解）是一种自适应信号处理方法，特别适用于处理非平稳和非线性的振动信号。在复杂工频背景下的电压振动信号去噪中，EMD通过将信号分解为多个IMF（本征模态函数）分量，能够有效分离噪声和有效信号。

在振动信号处理过程中，确定合适的阈值是关键步骤。阈值的选择通常基于信号特性，可以通过统计方法或自适应算法来确定，确保在去噪的同时保留有效信号成分。样本熵的提取则用于量化信号的复杂度，帮助区分噪声和有用信号，为后续处理提供依据。

通过结合EMD分解、阈值处理和样本熵分析，该程序能够实现高效的工频去噪，尤其适合电力系统中的电压振动信号降噪需求。这种方法的优势在于其自适应性，无需预设基函数，能够根据信号特点自动调整分解策略。