摘要：针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出一种基于主成分分析（PCA）的经验模态分解（EMD）消噪方法.该方法根据EMD的分解特性,利用PCA对噪声信号经EMD分解后的内蕴模态函数（IMF）进行去噪处理：首先利用＂3σ法则＂对第一层IMF进行细节信息提取,并估计每层IMF中所含噪声的能量;然后对IMF进行PCA变换,根据IMF中所含噪声的能量选择合适数目的主成分分量进行重构,以去除IMF中的噪声.为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真与实例应用实验.实验结果均表明,所提方法的消噪效果整体上优于Bayesian小波阈值消噪方法和基于模态单元的EMD阈值消噪方法,是一种有效的信号消噪新方法.

关键词：经验模态分解 信号消噪 主成分分析 噪声能量 

单位：武汉科技大学信息与计算科学系; 湖北武汉430065; 遥感科学国家重点实验室; 北京100101; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 湖北武汉430072; 武汉理工大学计算机科学与技术学院; 湖北武汉430063