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基于邊界特征尺度匹配延拓的EMD改進(jìn)方法及應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2019-07-21 15:19
【摘要】:針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)中存在的端點(diǎn)效應(yīng)問題,提出一種邊界局部特征尺度延拓的EMD改進(jìn)方法。通過計(jì)算信號(hào)邊緣處與信號(hào)內(nèi)部任何一段子波的匹配誤差,確定信號(hào)的規(guī)律性強(qiáng)弱。在信號(hào)內(nèi)在規(guī)律性較強(qiáng)的情況下,進(jìn)行內(nèi)在的匹配波形延拓,最大限度地維護(hù)信號(hào)的內(nèi)在趨勢(shì);在信號(hào)規(guī)律性較弱的情況下,特別是信號(hào)邊緣發(fā)生異常變化的情況下,只考慮邊緣處的局部信息,根據(jù)邊緣局部極值點(diǎn)的特征進(jìn)行延拓,對(duì)延拓的極值點(diǎn)序列進(jìn)行包絡(luò)擬合,估計(jì)出均值曲線。該方法保證了信號(hào)有效數(shù)據(jù)的正確分解,提高了信號(hào)的分解精度,實(shí)現(xiàn)了EMD算法的改進(jìn)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能較好地抑制EMD端點(diǎn)效應(yīng)。
[Abstract]:In order to solve the problem of endpoint effect in empirical mode decomposition (empirical mode decomposition,EMD), an improved EMD method for boundary local feature scale extension is proposed. By calculating the matching error between the edge of the signal and any wavelet in the signal, the regularity of the signal is determined. In the case of strong inherent regularity of the signal, the inherent matching waveform extension is carried out to maintain the inherent trend of the signal to the maximum extent; in the case of weak signal regularity, especially when the signal edge changes abnormally, only the local information at the edge is considered, according to the characteristics of the local extreme point of the edge, the envelope fitting of the extended extreme point sequence is carried out, and the mean curve is estimated. This method ensures the correct decomposition of the effective data of the signal, improves the decomposition accuracy of the signal, and realizes the improvement of EMD algorithm. The simulation results show that the proposed method can suppress the end-point effect of EMD.
【作者單位】: 燕山大學(xué);河北建筑設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司秦皇島分公司;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51104129,51005196) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2012203194) 河北省高等學(xué)?茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(YQ2013020)
【分類號(hào)】:TN911.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2517272


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