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一种时移多尺度排列熵的降噪方法: 收藏
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引用; 《测绘科学》2022年第5期47卷 33-40页; 作者：王佩贤李浩然兰文琦张恒璟金泽林辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 中国能源建设集团辽宁电力勘测设计院有限公司沈阳110000; 针对卫星导航定位基准站高程时间序列受各类噪声干扰导致难以提取有用信号的问题,该文结合互补集合经验模态分解方法(CEEMD)算法和时移多尺度排列熵(TSMPE),提出了一种CEEMD-TSMPE的高程时间序列降噪方法。该方法利用噪声与信号各自的...; 针对卫星导航定位基准站高程时间序列受各类噪声干扰导致难以提取有用信号的问题,该文结合互补集合经验模态分解方法(CEEMD)算法和时移多尺度排列熵(TSMPE),提出了一种CEEMD-TSMPE的高程时间序列降噪方法。该方法利用噪声与信号各自的本征模态函数(IMF)分量的时移多尺度排列熵值存在差异的特点将其区分为噪声分量、信噪混合分量、信号分量;利用软阈值法对混合分量进行降噪;将混合分量的降噪结果与信号分量进行重构。采用BJFS站与JOEN站2000—2020年的高程时间序列和仿真信号数据进行实验分析。实验结果表明:该文提出的降噪方法可以根据信噪自身性质有效界定信噪分量并完成降噪,可为进一步研究提供可靠的数据支持。; 来源：详细信息评论

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