龚邦明
- 作品数：2 被引量：4H指数：2
- 供职机构：武汉科技大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪被引量：2
- 2015年
- 针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。
- 赵攀王文波龚邦明常毓禅张童硕
- 关键词：脉冲星消噪有色噪声空域相关滤波
- 联合EMD和FSVM的非平稳时间序列预测被引量：2
- 2014年
- 提出一种基于经验模态分解(EMD)和模糊支持向量机(FSVM)的非平稳时间序列组合预测方法。首先,利用EMD对非平稳时间序列进行分解,将其分解为时间尺度特征较为单一的单模态分量,降低待预测信号的非线性复杂度;然后,利用模糊支持向量机对EMD分解后的各固有模态函数进行预测;最后将各固有模态函数独立预测的结果进行叠加,即可得到原始序列的预测值。以带噪声的Lorenz系统和太阳黑子月平滑值序列为实验数据,对提出的预测方法进行了仿真分析。实验结果表明,与BP神经网络预测和传统的SVM预测方法相比,提出的方法具有更好的预测精度,而且对带有孤立点、噪声的序列信号具有较强的适应能力。
- 龚邦明王文波赵攀
- 关键词：经验模态分解模糊支持向量机组合预测
