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摘要：本发明涉及信号降噪技术领域，具体公开了一种深度学习联合改进EMD和WT的GNSS信号降噪方法，首先采用3σ准则和分段三次Hermite插值对GNSS信号进行预处理，剔除其中的粗差，并且填补缺失的部分；对预处理后的GNSS信号进行ICEEMDAN分解，得到一系列IMFs；计算各IMFs的MPE值，并利用MPE值的变化确定出含噪IMFs与纯净IMFs的分界点；由于MPE值的大小反映了信号的随机和复杂程度，值越大，说明包含噪声的占比越高，因此认定大于分界点的IMFs为含噪IMFs，对其再进行小波阈值降噪，然后与纯净IMFs重构得到最终的降噪结果；构建深度置信网络，以预处理后的GNSS信号作为输入，以最终的降噪结果作为目标输出，训练网络，达到输入GNSS信号即可在短时间内输出降噪信号的目的。
主权项：1.一种深度学习联合改进EMD和WT的GNSS信号降噪方法,其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：首先采用3σ准则和分段三次Hermite插值对GNSS信号进行预处理，剔除其中的粗差，并且填补缺失的部分；S2：对预处理后的GNSS信号进行ICEEMDAN分解，得到一系列IMFs；S3：计算各IMFs的MPE值，并利用MPE值的变化确定出含噪IMFs与纯净IMFs的分界点；S4：由于MPE值的大小反映了信号的随机和复杂程度，值越大，说明包含噪声的占比越高，因此认定大于分界点的IMFs为含噪IMFs，对其再进行小波阈值降噪，然后与纯净IMFs重构得到最终的降噪结果；S5：构建深度置信网络，以预处理后的GNSS信号作为输入，以最终的降噪结果作为目标输出，训练网络，达到输入GNSS信号即可在短时间内输出降噪信号的目的。
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