發(fā)布時間：2017-09-05 04:21

  本文關(guān)鍵詞：基于能量匹配延拓法LMD端點效應(yīng)處理

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【摘要】：局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)算法的端點效應(yīng)會使該算法分解求出的各分量在端點附近產(chǎn)生一些變形,嚴(yán)重的時候會使數(shù)據(jù)產(chǎn)生失真。針對該問題,提出了能量匹配延拓法來抑制端點效應(yīng),并且通過計算信號分解前后的能量來衡量端點效應(yīng)的影響大小。能量匹配延拓法,即從原始信號內(nèi)部找出最符合信號趨勢的波形對信號進(jìn)行延拓,最大限度地維護(hù)信號的內(nèi)在趨勢。通過對仿真信號的分析,驗證了該方法能有效抑制LMD方法中的端點效應(yīng)問題。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 局部均值分解 端點效應(yīng) 能量匹配延拓法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275052) 北京市自然科學(xué)基金重點資助項目(3131002)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 0引言端點效應(yīng)影響局部均值(Local MeanDecomposition,LMD)分解的效果。在LMD分解程序中,由于局域均值包絡(luò)函數(shù)在端點處均存在一段未知的信號,若對端點不作處理,局域均值包絡(luò)函數(shù)在端點附近會自動添加一些虛假信息,進(jìn)而影響分解效果。LMD端點效應(yīng)起初在端點附近產(chǎn)生,然后隨著

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本文編號：795782