高斯白噪声matlab代码噪声辅助的多元变量模式分解(ICASSP
2021上的论文)
作者:
Charilaos
A.
Zisou,Georgios
K.
Apostolidis,Leontios
J.
Hadjileontiadis
摘要:变分模式分解(VMD)是一种广泛使用的基于优化的方法,可以同时分析非平稳信号。
相应地,其最近提出的多元扩展,即MVMD,在分析多通道信号中显示出了巨大的潜力。
但是,预设提取成分K的数量的要求降低了VMD和MVMD方法的分析性能。
这项工作将MVMD与噪声注入范例结合起来,为VMD和MVMD提出了一种有效的替代方案,即噪声辅助MVMD(NA-MVMD),其目的是放宽预设K的要求,并提高质量。结果分解。
通过在初始信号中添加噪声变量/通道来注入噪声,以激发高斯白噪声时VMD
/
MVMD的滤波器组特性。
此外,提出了一种更新中心频率的替代方法,该方法使用广义交叉频谱的质心,而不是单个频谱质心的简单平均值,从而显示出更快的收敛性。
NA–MVMD可应用于单变量和多变量合成信号,在选择K参数时显示出更高的分析能力,抗噪声能力以及较低的灵敏度。
致谢:
2022-04-13 11:26:16
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系统开源
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