峰度检验加窗的EMD脉冲星信号消噪方法

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峰度检验加窗的EMD脉冲星信号消噪方法
脉冲星是一类具有强磁场并快速自转的中子星。脉冲星最显著的特性是具有非常稳定的信号辐射周期,这一特性使永冲星在导航、电波传播学、天体物理以及其他领域展现出非常大的应用潜力。
由于星际间物质的干扰和超长的传播距离以及接收的物理设备性能等因索的影响,接收到的脉冲信号中含有比较强的噪声。但是导航精度与脉冲星信号的信噪比成正比,因此在低信噪比下,对脉冲星信号进行消噪,得到较高信噪比的信号,是脉冲星观测及其他实际应用的前提和基础。
本课题的内容就是研究脉冲星的消噪算法。脉冲星信号消噪常用的方法有傅里叶变换法,小波分析法和经验模态分解法等。
由于傅里叶变换法仅适合于平稳信号,脉冲星信号是非平稳信号,因此该方法并不适用于脉冲星信号。而小波分析法存在着小波基和最优分解层数比较难选择的缺点。
因此本论文在对脉冲星信号消噪时选择了不需要预先确定基底和分解层数,根据信身特性,自适应的确定基底和最优分解层数的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法。在此之上,本文提出了一种基于窗函数的经验模态分解方法。
该方法针对EMD分解过程 ...

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关键词：EMD composition Empirical position 傅里叶变换