摘要：鉴于非均匀采样复数据经验模态分解（NSBEMD）相对传统分解方法的优势和噪声的NSBEMD特性，提出了一种基于噪声辅助NSBEMD的混沌信号自适应降噪方法．该方法首先以含噪混沌信号和高斯白噪声分别为实、虚部来构造复数据并进行NSBEMD，然后根据虚部各IMF的能量来估算实部各IMF中包含的噪声能量，最后根据噪声能量的估计值对实部IMF进行奇异值分解（SVD）降噪．噪声估计实验验证了噪声能量估计方法的可行性，而Lorenz信号和太阳黑子月平均数的降噪实验则表明，相对于现有EMD降噪方法，本文方法能够进一步消除噪声，更清晰地恢复出混沌吸引子的拓扑结构．

关键词：非均匀采样复数据经验模态分解 噪声辅助 噪声能量估计 

单位：海军航空工程学院青岛校区 青岛266041 海军航空工程学院 烟台264001