通过峭度指标与互相关系数筛选IMF进行SVD分解去噪

资 源 简 介

通过峭度指标与互相关系数筛选IMF进行SVD分解去噪

详 情 说 明

在信号处理领域，采用经验模态分解（EMD）与奇异值分解（SVD）结合的降噪方法时，核心挑战在于如何筛选有效的本征模态函数（IMF）。传统方法可能保留过多噪声成分或丢失有效信号，而通过峭度指标和互相关系数的双重筛选机制可显著提升去噪精度。

峭度指标筛选：峭度反映信号分布的尖锐程度。噪声通常具有接近高斯分布的特性（峭度≈3），而有效信号往往呈现非高斯性。通过设定峭度阈值，可初步剔除明显受噪声主导的IMF分量。

互相关系数验证：计算每个IMF与原信号的互相关系数，保留相关性高的分量。这一步骤能避免仅依赖峭度可能导致的误判，确保具有实际物理意义的模态不被错误过滤。

SVD降噪优化：对筛选后的IMF构建Hankel矩阵并进行SVD分解。通过截断次要奇异值实现噪声抑制，最终重构的信号兼具高频细节保留与低频干扰消除的优势。该方法尤其适用于非平稳信号处理，如振动分析或生物医学信号去噪场景。