【摘要】：集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)在一定程度上減輕了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)中的模態(tài)混疊,但集成平均會(huì)帶來新的模態(tài)混疊、頻譜丟失和運(yùn)算量增大等問題,影響到對信號物理特征的分析與提取.因此,本文提出一種基于復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEMD)的噪聲輔助信號分解方法,在CEMD中以白噪聲分解的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IMF)在指定方向上的投影為基函數(shù)來輔助觀測信號分解過程中的極值選取,從而減小模態(tài)混疊,同時(shí)利用噪聲投影的影響在求包絡(luò)質(zhì)心時(shí)被消除的特性,減小EEMD因集成平均帶來的相關(guān)問題.仿真結(jié)果表明,本文方法在進(jìn)一步降低模態(tài)混疊效應(yīng)的同時(shí),明顯提高了運(yùn)算速度,并且在一定程度上減輕了頻譜丟失問題.
[Abstract]:The integrated empirical mode decomposition (EEMD) reduces the modal aliasing in empirical mode decomposition (EMD) to a certain extent, but the integration average will bring new modal aliasing, spectrum loss and computation increase. It affects the analysis and extraction of the physical features of the signal. Therefore, a noise aided signal decomposition method based on complex data empirical mode decomposition (CEMD) is proposed in this paper. In CEMD, the projection of the intrinsic modal function (IMF) of white noise decomposition in a specified direction is used as the basis function to assist the extreme value selection in the process of signal decomposition, so as to reduce the modal aliasing. At the same time, the influence of noise projection is used to reduce the related problems caused by the integration average of EEMD by using the characteristic that the envelope centroids are eliminated. The simulation results show that the proposed method not only further reduces the modal aliasing effect, but also improves the operation speed and reduces the spectrum loss problem to a certain extent.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū);海軍航空工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61372027)資助的課題~~
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2492386