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信号处理领域中高斯滤波、EEMD与小波分解的对比分析及应用场景探讨

上传者: 2025-06-14 18:53:00上传 ZIP文件 398.09KB 热度 1次

信号里的滤波手段真不少,但有三招我比较常用,也比较推荐:高斯滤波EEMD 分解还有小波分解。这仨各有一套,适用场景也不一样,挑对了,效果能差一大截。

高斯滤波偏简单,线性思路,适合那种随机噪声比较多的信号,尤其是正态分布的,平滑效果挺自然。你要是图像里的轻微噪点,这个还挺好用。

EEMD和它那堆改进版本(像CEEMDCEEMDAN)就高级点了,专治那种非线性、非平稳的信号,比如你在做机械震动或者生物信号,EEMD 能把复杂波形拆成一堆有物理意义的小模块,后续就清晰多了。

小波分解更像多尺度打怪,用的是小波变换,既能提取高频特征,又能压掉低频噪声,音频、图像、雷达信号啥的都还不错。比起傅里叶变换来说,小波在时间定位上更灵活。

每种方法都有短板,比如高斯滤波容易模糊边缘,EEMD容易受到噪声干扰(虽然 CEEMDAN 改进了),小波分解就看你选什么母小波,选不好效果会打折。选法?得看数据类型、目标,还有你熟不熟练。

如果你是搞信号的,比如做 MATLAB 仿真、音频或者医疗信号,这篇对比文章还挺值得一看。文章链接里还有不少资源,比如 EEMD 集合经验模态分解 matlab 程序代码,拿来跑跑测试方便。

嗯,,三个方法各有千秋,别迷信某一种,结合场景灵活用才是真正的硬实力。

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