本文選題：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解　切入點：基因表達式編程　出處：《中國測試》2015年12期

【摘要】：針對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)在分解信號時存在的端點效應(yīng)問題,為抑制端點效應(yīng)對信號分析帶來的影響,進一步提高EMD分解準(zhǔn)確度,提出基于基因表達式編程(GEP)的EMD改進算法。通過仿真實驗與鏡像延拓等其他3種常用端點效應(yīng)抑制方法作對比,并計算評價端點效應(yīng)的兩個指標(biāo),最后,通過這4種方法分別測量出原始信號的瞬時頻率以作驗證。仿真結(jié)果表明:基于GEP的EMD改進算法在分解信號后各分量兩端發(fā)散程度最小,評價指標(biāo)也均優(yōu)于其他3種傳統(tǒng)的改進方法,且更加準(zhǔn)確地測量出原始信號的瞬時頻率。證明該改進算法能更有效地抑制EMD端點效應(yīng),具有更高的應(yīng)用價值。
[Abstract]:In order to suppress the effect of endpoint effect on signal analysis and improve the accuracy of EMD decomposition, an improved EMD algorithm based on genetic expression programming (GEP) is proposed to solve the problem of endpoint effect in signal decomposition by empirical mode decomposition (EMD).The simulation experiments are compared with other three common endpoint effect suppression methods, such as mirror continuation, and two indexes to evaluate the endpoint effect are calculated. Finally, the instantaneous frequency of the original signal is measured by the four methods for verification.The simulation results show that the improved EMD algorithm based on GEP has the smallest divergence at both ends of the components after decomposing the signal, and the evaluation index is better than the other three traditional improved methods, and the instantaneous frequency of the original signal is measured more accurately.It is proved that the improved algorithm can suppress the endpoint effect of EMD more effectively and has higher application value.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué);
【分類號】：TN911.6

【參考文獻】

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本文編號：1729067