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

  更多相關(guān)文章： 經(jīng)驗模態(tài)分解 數(shù)值微分 時間序列分析

【摘要】：為了改善經(jīng)驗模態(tài)分解的分離性能,提出一種基于信號高階微分的分解算法.本文首先討論了經(jīng)驗模態(tài)實現(xiàn)模態(tài)分離的必要條件,并證明對輸入信號進行偶數(shù)階數(shù)值微分可以提高模態(tài)分離性能.然后在此基礎上提出一種以偶數(shù)階微分的過零點為特征的均值計算方法.最后對仿真信號的分解進行了實驗研究.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)驗模態(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】： 西安電子科技大學機電工程學院;桂林航天工業(yè)學院;桂林電子科技大學電子工程與自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61361006)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 3.桂林電子科技大學電子工程與自動化學院,廣西桂林541004)1引言經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是美國科學院院士Huang[1]提出的信號分解方法.EMD通過一種被稱為篩分的方法,將多分量輸入信號分解成多個本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF).篩分的目的

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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