针时经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中不能直接确定分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的K值,以及当高频噪声IMF分量个数少于低频IMF分量个数时,利用低频信号重构实现降噪的计算量较大等问题,提出一种新的EMD降噪方法.采用平均周期与能量密度乘积指标的方法来自动确定分界IMF的K值,将高频噪声IMF分量进行重构,然后用原始信号减去重构噪声,从而达到降噪的目的.利用模拟数据和BJFS站的实测GPS高程时间序列数据进行验证.实验结果表明,该方法能够直接确定分界IMF的K值,降低计算量,在GPS高程时问序列降噪中较传统EMD方法更可靠.
EMD 高程时间序列 平均周期 能量密度 降噪分析