摘要：为了提高EEMD分解中噪声主导模态的去噪效果，利用模糊隶属度的优势，提出了一种EEMD和模糊阈值相结合的去噪方法。首先用二范数计算各个本征模态函数（IMF）与观测信号的概率密度函数（PDF）之间的相似度，得到噪声主导的IMF；然后对噪声主导的IMF进行模糊阈值处理，以去除IMF中的噪声；最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和ECG信号进行去噪实验，结果均表明，所提方法的去噪效果整体上优于小波半软阈值方法和基于EMD的间隔阈值（EMD-IT）方法。

关键词：聚合经验模态分解 本征模态函数 模糊隶属度 噪声主导模态 信号去噪 

单位：湖南大学电气与信息工程学院; 湖南长沙410082