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作者：刘琳琳;王振宇;李露;陈嘉翊;
单位：国网商用大数据有限公司;
摘要：针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题，本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先，通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解，得到全部的本征模态分量。然后，根据互相关系数将上述分量进行筛选，得到有用信号主导的分量，将其叠加、重构成降噪后信号。最后，使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明：与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比，本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好，具有更优的降噪效果。
关键词：信号降噪;;经验模态分解;;集合经验模态分解;;完全自适应噪声集合经验模态分解;;互相关分析
基金资助：2022年国网数字科技控股有限公司科技项目(1200/2022-87003B)
