摘要：由于传统Prony算法对噪声极为敏感,因此采用互补集合经验模态分解（CEEMD）和小波包变换（WPT）相结合的去噪方法改善信号,提高Prony参数辨识的精度。首先对信号进行CEEMD分解得到固有模态函数（IMF）,并对得到的IMF分量计算其排列熵（PE）值,根据排列熵值提取出含噪声较大的分量进行小波包去噪。然后将去噪重构后的IMF分量与剩余IMF分量重构信号。最后用Prony算法辨识重构后信号的参数。对所提算法进行仿真,并与已发表文献中的结果进行比较。仿真与比较结果表明,该算法是有效的,而且具有较好的辨识结果。

关键词：prony算法 ceemd 小波包变换 排列熵 参数辨识 

单位：江苏科技大学电子信息学院; 江苏镇江212003