本文關(guān)鍵詞：基于高階微分的EMD均值計(jì)算方法　出處：《電子學(xué)報(bào)》2015年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了改善經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的分離性能,提出一種基于信號(hào)高階微分的分解算法.本文首先討論了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)實(shí)現(xiàn)模態(tài)分離的必要條件,并證明對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行偶數(shù)階數(shù)值微分可以提高模態(tài)分離性能.然后在此基礎(chǔ)上提出一種以偶數(shù)階微分的過(guò)零點(diǎn)為特征的均值計(jì)算方法.最后對(duì)仿真信號(hào)的分解進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究.結(jié)果表明,本文方法可以改善分離性能,性能提高的程度與理論分析結(jié)果符合;與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解相比,本文方法具有更高的分解精度.
[Abstract]:In order to improve the separation performance of empirical mode decomposition, a decomposition algorithm based on signal higher-order differential is proposed. It is proved that even order numerical differential of input signal can improve the performance of modal separation. On this basis, a mean value calculation method characterized by even order differential over 00:00 is proposed. Finally, the simulation signal is decomposed. The experimental results show that. The method in this paper can improve the separation performance, and the degree of performance improvement is in agreement with the theoretical analysis results. Compared with empirical mode decomposition, this method has higher resolution accuracy.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;桂林航天工業(yè)學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61361006)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 3.桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院,廣西桂林541004)1引言經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是美國(guó)科學(xué)院院士Huang[1]提出的信號(hào)分解方法.EMD通過(guò)一種被稱為篩分的方法,將多分量輸入信號(hào)分解成多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF).篩分的目的

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1357726