一种改进的基于EMD分解的超宽带信号消噪算法

针对低信噪比超宽带信号的消噪问题，提出一种改进的基于经验模式分解（EMD）的 消噪算法。该算法首先对含噪信号进行EMD分解，得到多个固有模态函数（IMF）分量，然后 选取高阶IMF重构原信号，达到消噪的目的。针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以 确定的问题，通过数值仿真的方法，得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特 性；在对所得特性进行分析的基础上，设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法，解决了 EMD消噪中的阶数阈值选取问题。仿真结果表明，EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均 10 dB的信噪比增益，可以有效地对超宽带信号进行消噪。     

基于木桶原理的公共政策过程分析

运用木桶原理分析公共政策过程,将公共政策构建过程中的五个阶段:问题界定、方案制定、合法化、执行及效果评估比作木桶桶板,将公共政策中的民主性比作木桶的桶箍,将科学理论方法和正确价值取向比作木桶的桶底.通过采取一定措施,确保公共政策的效果和目标最大化.