典型文献
基于 CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法
文献摘要：
为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000～2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征模态函数(intrinsic mode function,IMF),对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列.利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果.结果表明,本文方法效果最优.
文献关键词：
高程时间序列;CEEMDAN;小波包多阈值;去噪
中图分类号：
作者姓名：
于宏旭;文汉江;刘焕玲;董杰;蔺文奇
作者机构：
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁省阜新市玉龙路88号,123000;中国测绘科学研究院,北京市莲花池西路28号,100036
文献出处：
引用格式：
[1]于宏旭;文汉江;刘焕玲;董杰;蔺文奇-.基于 CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法)[J].大地测量与地球动力学,2022(10):1005-1009
A类：
小波包多阈值
B类：
CEEMDAN,GNSS,高程时间序列,去噪方法,去噪效果,拉萨,自适应噪声完备集合经验模态分解,complete,ensemble,empirical,mode,decomposition,adaptive,noise,信号分解,分解成,若干个,特征模态,模态函数,intrinsic,function,IMF,值分解,节点能量,总能量,比选,降噪,点重构,指标对比分析,小波去噪,阈值去噪
AB值：
0.309111
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