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An Effective Method on Reducing Measurement Noise Based on Hilbert-Huang Transform

机译：基于希尔伯特-黄变换的一种降低测量噪声的有效方法

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For non-stalionary signal in ultrasonic inspection, an effective denoising method based on Hilbert-Huang transform (HHT) is presented and a few key questions using the HHT method are discussed. The overall scheme of HHT includes two parts which are empirical mode decomposition (EMD) algorithm and a sum of intrinsic mode functions (IMF). Through the EMD process, individual IMF can be found. The IMF coefficients are preceded in useful signal dominative layers using a soft threshold method and finally those IMF coefficients are reconstructed. The results show that the usage of HHT method is reasonable at removing the measurement noise than the wavelet transform.
机译：针对超声检测中的非经典信号，提出了一种基于希尔伯特-黄变换（HHT）的有效去噪方法，并讨论了使用该方法的几个关键问题。 HHT的总体方案包括两个部分：经验模式分解（EMD）算法和固有模式函数（IMF）的总和。通过EMD过程，可以找到单个IMF。使用软阈值方法在有用的信号支配层中优先使用IMF系数，最后重新构造这些IMF系数。结果表明，与小波变换相比，HHT方法在消除测量噪声方面是合理的。

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