本文主要是介绍《基于CEEMDAN-小波包分析的隧道爆破信号去噪方法》论文思路，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
相比于小波降噪，小波包分析具有更高的频率分辨率，可以进一步消除高频部分存在的噪声余量，提高去噪精度
依据EEMD 分解的取值范围，利用“试错法”得到本次试验中CEEMDAN分解的特征参数为：正负高斯白噪声标准差为0.2，加入噪声的次数为100，允许的最大筛选迭代次数为3 000。——怎么一个试错的情况？
具体的算法和方法和前两篇差不多，甚至没有上一篇更有新意，只是提出了一个新的评价去噪效果和能量分布的策略
确实红的作为被降噪的在低频能量更多
这篇关于《基于CEEMDAN-小波包分析的隧道爆破信号去噪方法》论文思路的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
