基于改进CEEMDAN和小波阈值的雨声信号去噪算法研究

来源：电子测量技术杂志2023年第7期北京时间：

作者：娄华生，行鸿彦，李瑾，施成龙

单位：南京信息工程大学江苏省气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京 210044

摘要：为了从混杂着各种噪声的雨声信号中提取到较为纯净的雨声信号，本文提出基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波阈值相结合的雨声信号去噪方法。方法引入互相关函数寻找CEEMDAN的最优分解层数F值，并通过CEEMDAN算法按最优分解层数F层分解，将信号分解成多个频率由高到低的本征模态分量（IMF）;利用小波阈值，滤除高频IMF分量中的噪声分量，最后将去噪后的高频IMF分量和未经去噪的低频IMF分量进行信号重构，提取出较为纯净的雨声信号；实验表明，本文选用方法的去噪效果相对于经验模态分解（EMD）去噪算法、小波阈值去噪算法等传统方法具有一定的优势，去噪后的雨声信号能够准确反映出环境雨情的特征，提高雨情分析的精确度。

关键词：雨声信号;噪声信号;CEEMDAN;互相关函数;小波阈值

基金资助：国家重点研发计划(2021YFE0105500)、国家自然科学基金(62171228)项目资助