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J-GLOBAL ID：201702265492152275   整理番号：17A0533336

CEEMDに基づくレット閾値雑音除去方法【JST・京大機械翻訳】

Curvelet threshold denoising method based on complementary ensemble empirical mode decomposition

著者 (3件)： Dong Lieqian (BGP International,CNPC) ,  Wang Deying (Post-Doctoral Scientific Research Station,BGP,CNPC) ,  Cheng Zonghua (BGP International,CNPC)
資料名： Diqiu Wulixue Jinzhan  (Diqiu Wulixue Jinzhan)
巻： 31  号： 6  ページ： 2521-2525  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2223A  ISSN： 1004-2903  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地震信号の非線形性と非定常性のため,周波数領域における雑音除去法のフィルタリング効果は良くない。本論文では,相補集合経験的モード分解(CEEMD)に基づく最適化反復閾値雑音除去法を提案した。まず第一に,非定常信号を一連の固有モード関数に分解し,各固有モード関数に含まれるノイズの強さの違いに従って,最適化反復閾値を用いて雑音除去を行い,最後に固有モード関数を最終的に,雑音を抑圧した後の結果を得た。FXと比較して,本方法は,ランダムノイズを抑制することによって,信号対雑音比を改善することができ,そして,効果的信号を,より良好に保護することができた。モデル試験と実際のデータ処理は,この方法の有効性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  データ処理 ,  最適化 ,  *雑音除去 ,  不規則雑音 ,  周波数領域 ,  地震 ,  SN比 ,  フィルタリング ,  非線形性 ,  模型試験
準シソーラス用語： 固有モード関数 ,  非定常信号 ,  経験的モード分解 ,  非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： complementary ensemble empirical mode decomposition ,  curvelet threshold denoising ,  intrinsic mode function ,  random noise

分類 (4件)： 音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 閾値 ,  雑音除去