EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法OA北大核心CSCDCSTPCD
EEMD-Multiscale Permutation Entropy Noise Reduction Method for GPS Elevation Time Series
针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法.该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果.仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降…查看全部>>
鲁铁定;谢建雄
东华理工大学测绘工程学院,南昌市广兰大道418号,330013东华理工大学江西省数字国土重点实验室,南昌市广兰大道418号,330013
天文与地球科学
经验模态分解多尺度排列熵GPS高程时间序列阈值降噪
《大地测量与地球动力学》 2021 (2)
顾及时变与随机噪声的JXCORS坐标序列精密处理及地壳形变精细特征研究
111-115,220,6
国家自然科学基金(42061077,41464001)江西省自然科学基金(2017BAB203032)国家重点研发计划(2016YFB0501405).