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1. (WO2018090467) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT DE SIGNAL BRUITÉ BASÉ SUR UNE ENTROPIE FLOUE ET PROCÉDÉ DE DÉBRUITAGE PAR SEUILLAGE SOUPLE ITÉRATIF À SPECTRE SINGULIER
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N° de publication :    WO/2018/090467    N° de la demande internationale :    PCT/CN2016/113611
Date de publication : 24.05.2018 Date de dépôt international : 30.12.2016
CIB :
H04B 15/00 (2006.01), G06F 19/00 (2011.01)
Déposants : DANYANG HUASHEN ELECTRIC APPLIANCE CO., LTD. [CN/CN]; No.3, Qiliang Road, Danyang Economic Development Zone Zhenjiang, Jiangsu 212300 (CN)
Inventeurs : XIE, Hongbo; (CN).
JI, Yi; (CN)
Mandataire : CHOFN INTELLECTUAL PROPERTY; Room 1215-1218, Zuoan Gongshe Plaza 12th Floor, 68 North Fourth Ring Road W., Haidian District Beijing 100080 (CN)
Données relatives à la priorité :
201611010791.1 17.11.2016 CN
Titre (EN) FUZZY ENTROPY BASED NOISY SIGNAL PROCESSING METHOD AND ITERATIVE SINGULAR SPECTRUM SOFT THRESHOLDING DENOISING METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT DE SIGNAL BRUITÉ BASÉ SUR UNE ENTROPIE FLOUE ET PROCÉDÉ DE DÉBRUITAGE PAR SEUILLAGE SOUPLE ITÉRATIF À SPECTRE SINGULIER
(ZH) 基于模糊熵的含噪信号处理方法及迭代奇异谱软阈值去噪方法
Abrégé : front page image
(EN)The present invention discloses fuzzy entropy based noisy signal processing method and iterative singular spectrum (SSA) soft thresholding denoising method. The method is suitable for noisy signals. Assuming a noisy signal having a length N, and xin = {x1, x2, …, xN}, in which an additive white noise and a signal thereof are not correlated, an original signal xin is used to construct a d-dimensional vector Xde = {xde, xde+1, …, xde+d-1}, and a similarity Sdr(e) and a fuzzy probability Sdr are defined. The same method is used to construct a (d+1)-dimensional vector Xd+1e, a corresponding similarity Sd+1r(e), and a corresponding fuzzy probability Sd+1r. Fuzzy entropy is defined as FuzzyEn(d, r, N) = -ln(Sd+1r / Sdr). The singular spectrum distribution of all components obtained by using known signal decomposition methods is defined as a fuzzy entropy spectrum. The invention utilizes fuzzy entropy of quantized system complexity under chaos theory to represent a noise plane, providing a more effective path for noisy signal processing. The fuzzy entropy spectrum-based iterative singular spectrum (SSA-IST) soft thresholding denoising method thereof has a better denoising capability than conventional truncated singular spectrum methods and wavelet transform and empirical mode decomposition denoising methods.
(FR)La présente invention concerne un procédé de traitement de signal bruité basé sur une entropie floue et un procédé de débruitage par seuillage souple itératif à spectre singulier (SSA). Le procédé convient au signaux bruités. En supposant un signal bruité ayant une longueur N, et xin = {x1, x2, ..., xN}, un bruit blanc additif et un signal associé n'étant pas corrélés, un signal original xin est utilisé pour construire un vecteur à d dimensions Xd e = {xd e, xd e+1, ..., xd e+d-1}, et une similarité Sd r(e) et une probabilité floue Sd r sont définies. Le même procédé est utilisé pour construire un vecteur à (d+1) dimensions Xd+1 e, une similarité correspondante Sd+1 r(e), et une probabilité floue correspondante Sd+1 r. L'entropie floue est définie comme FuzzyEn(d, r, N) = -ln (Sd+1 r / Sd r). La distribution de spectre singulier de tous les composants obtenus en utilisant des procédés de décomposition de signaux connus est définie comme un spectre d'entropie floue. L'invention utilise une entropie floue de complexité de système quantifié dans une théorie de chaos pour représenter un plan de bruit, fournissant ainsi une voie plus efficace pour le traitement de signal bruité. Le procédé de débruitage par seuillage souple itératif à spectre singulier (SSA-IST) basé sur un spectre d'entropie floue associé présente une meilleure capacité de débruitage que les procédés classiques à spectre singulier tronqué et les procédés de transformée en ondelettes et de débruitage par décomposition en mode empirique.
(ZH)本发明公开了一种基于模糊熵的含噪信号处理方法及迭代奇异谱(SSA)软阈值去噪方法。该方法适用于含噪信号,假设长度N的含噪信号xin={x1,x2,…,xN},并假设其中的加性白噪声与信号不相关,利用原始信号xin构造d维矢量Xde={xde,xde+1,…,xde+d-1},并且定义相似度Sdr(e)以及模糊概率Sdr,同样方法构造(d+1)维矢量Xd+1e及其相应的相似度Sd+1r(e)和模糊概率Sd+1r,模糊熵则定义为:FuzzyEn(d,r,N)=−ln(Sd+1r/Sdr),对利用已知信号分解方法获得的分量,其所有分量的奇异谱分布定义为模糊熵谱。本发明利用混沌理论中量化系统复杂度的模糊熵来表征噪声平面,为含噪信号的处理提供了更加有效的路径;其基于模糊熵谱的迭代奇异谱(SSA-IST)软阈值去噪方法,去噪性能优于传统的截断奇异谱方法,及小波变换和经验模态分解去噪方法。
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Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)