一种基于经验模态分解的信号降噪方法

一种基于经验模态分解的信号降噪方法我折腾了好久一种基于经验模态分解的信号降噪方法，总算找到点门道。

说实话，这事我一开始也是瞎摸索。

我就知道我要把信号里那些嘈杂的东西去掉，就像从一锅混着沙子的粥里把沙子弄出去一样。

刚开始的时候，我甚至都不太明白经验模态分解到底是怎么个原理。

就先来说说这个经验模态分解吧。

简单理解，它就像是把信号这个大东西拆成一个个小零件。

我当时第一想法就是直接找现成的代码或者软件来做。

我就在网上搜啊搜，找到了一些工具包。

但是，当我把我的信号放进去的时候，出来的结果那真是乱七八糟。

后来我才知道，那些工具包并不是针对我这种特殊类型的信号的。

这就好比你拿削苹果的刀去切西瓜，根本就不合适啊。

那怎么办呢？我就开始自己一点点去研究原理。

我看那些复杂的数学公式，看得我头疼。

不过，我就把它们想象成做蛋糕的配方。

每个数字，每个符号就像糖啊、面粉啊、鸡蛋啊一样，都是有它的作用的。

这经验模态分解就是把信号当作一个大蛋糕，一层一层的分解开。

然后就是降噪的部分。

这个时候我就想着怎么从这些分解出来的小零件里面找出那些是噪音。

这和从一堆水果里找出烂水果一样难。

我最开始
的方法真的很蠢，我就看哪个部分看起来比较奇怪就把它当作噪音去掉。

结果就是信号都被我弄得不成样子了。

后来我才明白，得有一个标准，就像是过安检一样，只有达到一定“危险程度”的才是噪音得去掉。

这个标准，其实就是跟特性有关啦，比如说能量啊，频率啊这些特性的门槛值。

还有啊，我在操作过程中，有时候数据处理得很不规范。

比如说单位啊，或者小数点后的位数没有弄对。

这就和做菜的时候盐放多放少一样重要。

一旦这数据没处理对，后面得出的结果全都错了。

我还试过把这个分解的次数改变，我以为分解的次数越多就越能精准降噪。

但是发现不是这样，就像东西拆得太碎了，反倒装不回去了，信号变得很奇怪。

这些就是我摸索这个基于经验模态分解的信号降噪方法的一些经历了，现在做起来还是不能说特别完美，但起码不会像最开始那样瞎搞了。

希望我这些经验能对你们有点用。