孙曙光,庞毅,王景芹,张超,杜太行
电工电能新技术. 2016, 35(4): 67-74.
针对低信噪比条件下集合经验模态分解(EEMD)在分解过程中产生的模态混叠问题,本文提出改进的 EEMD阈值去噪方法。首先利用白噪声经EEMD分解后其固有模态函数(IMF)分量中能量密度与平均周期乘积为常量的特性确定有用信号与含噪信号的分界点,对含噪信号进行“粗筛”;进而对粗筛出的含噪模态进行“细筛”,在此过程中采用“3σ法则”对第一层噪声信号进行细节处理,从而更好地保留有用信号的细节特征,继而通过能量估算方式对其他各个含噪模态进行阈值处理;最后进行信号重构。选取信噪比与均方误差作为去噪效果评价标准,经与实验对比分析,结果表明本文方法达到了最佳的去噪效果,尤其在低信噪比时优势更加明显。基于以上去噪方法,本文又进一步提出了基于二次EEMD分解的谐波检测方法,结果表明该方法可实现在低信噪比下的谐波检测,进一步证明了所提去噪方法的有效性。