Очистка сигналов от шумов методом эмпирической модовой декомпозиции в диалоговом режиме
Программа преобразования Гильберта-Хуанга
Преобразование Гильберта-Хуанга является методом эмпирической модовой декомпозиции (EMD) сигналов на набор простых взаимно ортогональных колебаний (IMF - существенных модовых функций), каждое из которых описывает собственный процесс, в общем случае нелинейный и нестационарный. Преобразование является адаптивным, поскольку ортогональный базис разложения определяется свойствами и составом самого сигнала . С одной стороны, это является достоинством, с другой стороны - недостатком, так как эмпирический процесс декомпозиции сигналов является неуправляемым.
Шумы, сопровождающие полезную информацию в сигнале, в принципе, не относятся к типу колебательных в прямом смысле этого понятия. Но в то же время они полностью удовлетворяют определению функций IMF. Это позволяет применить метод EMD для очистки сигналов от шумов. Метод эмпирической модовой декомпозиции обеспечивает более высокую разрешающую способность очищенного сигнала, причем устойчивость очистки, в отличие от частотной фильтрации, сохраняется при достаточно большом изменении частотного порога отсева шумов. Это определяется тем, что при отборе шумов процесс EMD, протекающий в координатном пространстве, в большей степени учитывает динамику локальных неоднородностей распределения отсчетов (локальную статистику отсчетов), в отличие от частотной фильтрации.
В предлагаемой программе вводится управление процессом очистки сигнала от шумов с учетом частотного спектра сигнала.
Программой в среде Mathcad предусматривается:
Считывание файла с произвольным количеством столбцов данных.
Задание начальных условий преобразования Гильберта-Хуанга..
Полная или частичная эмпирическая декомпозиция сигнала для оценки возможностей очистки сигнала от шумов.
Задание параметров управления процессом эмпирической модовой декомпозиции сигнала для очистки сигнала от шумов.
Выполнение очистки сигнала от шумов с контролем частотного спектра шумов и очищенного сигнала.
