《表2 加入不同Rsn值重构信号与真实信号的评价指标值》

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《一种基于噪声统计特性的改进EMD降噪方法》

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与模拟数据Ⅰ的去噪评价指标一样，模拟数据Ⅱ同样采用p值、RMSE值与Rsn值来验证本文方法的适用性。表2中给出了模拟数据Ⅱ在不同信噪比情况下，传统EMD方法与本文方法所计算得到的p值、RMSE值与Rsn值。分析表2可知，当模拟的噪声信噪比低于21 d B时，该方法的性能并不是十分稳定。可能是因为在噪声污染严重的低信噪比情况下，有用信号的能量很低，经EMD分解后得到的若干IMF的能量相差不大，此时无法判别出噪声起主导作用的分量就是能量达到局部最小值时的IMF分量。当加入信噪比大于21 d B的噪声时，本文方法得到的评价指标值，RMSE值更小，p值与Rsn值较大，说明本文方法显著有效，降噪效果更优。