一种改进的SGMD联合降噪方法，针对复杂环境噪声下的水声信号，能更有效地提取目标信号。
Tianyu, Xing · 丁凯阳 · Wang, Xingming · 王晓浩 · 倪凯 · 周潜
Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2025
利用粒子群优化算法以谱熵为适应度函数，自动确定SGMD的最佳迭代终止条件FS，无需人工调参，提升分解效果。
对辛几何分量进行谱聚类分组，并用样本熵区分有效信号、混合信号和噪声，分别处理，避免一概而论。
对混合信号簇采用小波阈值去噪，进一步抑制噪声成分，而纯噪声簇直接丢弃，有效保留有用信号。
在实验数据上，相比优异的基线算法，本方法能够提高信噪比和相关系数，降低均方根误差，证明更强的去噪能力。