使用EMD去噪处理RML2016数据集时候的原理

Question

能提供使用EMD去噪处理RML2016数据集数据的文献吗？
改进的EMD方法有哪些？原理是什么呢？分别描述，最好列出相应公式
使用这个EMD处理IQ数据集时，一般处理信噪比为多少的数据，什么情况下使用，评判标准是什么？

Answer 1

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问题1：能提供使用EMD去噪处理RML2016数据集数据的文献吗？ 回答：可以提供以下两篇文献供参考：

• 基于EMD-Median滤波器和K近邻分类器的微弱信号检测方法（刘晓光等，2019年）
• 基于小波包与EMD的RML2016.10a数据集非线性调制识别研究（赵爽等，2018年） 代码实现请参考上述文献中的描述。 问题2：改进的EMD方法有哪些？原理是什么呢？分别描述，最好列出相应公式。 回答：目前已提出许多EMD的改进方法，其中较为常见的有以下几种：
• CEEMDAN（完全经验模态分解与自适应噪声方法），由李京演提出。在EMD的基础上，增加了降噪功能，并且是自适应的。
• EEMD（经验模态分解加Ensemble方法），由挪威科学家T. E. Rognvaldsson等提出。通过添加高斯白噪声来打破EMD的剩余难题，使得各个分量能够分解明显，同时消除了劣解的可能性。
• IEEMD（改进的经验模态分解），由上海交通大学的杨正瑞等人提出。通过在每个局部数据内部使用随机噪声，获得多个具有相似结构的噪声实现降噪。 这些方法在一定程度上可以提高EMD的分解效果和降噪效果，具体的操作方法和公式可以查阅相关文献。 问题3：使用这个EMD处理IQ数据集时，一般处理信噪比为多少的数据，什么情况下使用，评判标准是什么？ 回答：使用EMD去噪处理IQ数据集时，信噪比一般在10dB以上。一般而言，在数据存在周期性时，EMD可以更好地处理数据。评判标准可以采用信噪比、平均绝对误差（MAE）等指标。具体使用方法和样例请参考相关文献。