基于SSA的EMD去噪方法

　　提出了一种基于奇异谱分析（SSA）的经验模态分解（EMD）去噪方法。该方法先对带噪信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数（IMF）。再通过SSA对每个IMF分量进行去噪处理：把第一个IMF分量作为高频噪声，并根据它计算出剩余IMF中所含的噪声能量，从而得到剩下的每个IMF中信号所占的能量比值。然后选择合适的窗口长度，对每个IMF进行SSA变换，根据IMF中信号所占的能量比值选择合适的奇异值分解（SVD）分量重构，得到去噪后的IMF。再将所有重构得到的IMF分量以及余项相加，得到最终去噪后的信号。经过实验，对比研究了该方法与小波软阈值、EMD软阈值和EMD滤波方法的去噪效果，结果表明该方法整体优于其它方法，是一种有效的信号去噪方法。