一种解决经验模态分解端点效应的边界延拓法

发布时间：2017-11-28 09:30

  本文关键词：一种解决经验模态分解端点效应的边界延拓法

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【摘要】：用于电子设备或系统辐射发射趋势预测的数据大多呈现非线性、样本量小的特点,这大大增加了预测建模的难度,而经验模态分解(EMD)可以将非线性、非平稳的数据分解成若干个呈现一定周期性的本征模态函数(IMF),并且EMD具有完备性和正交性,可通过分别对分解得到的IMF分量建模,从而完成对原始数据的建模。但EMD被端点效应问题所困扰,为了提高EMD的分解精度,针对分解过程中的端点效应问题,以及辐射发射趋势预测的时间序列数据样本量小的特点,利用建立灰色均值GM(1,1)预测模型所需数据量小的优点,提出了一种基于灰色均值GM(1,1)预测模型的边界延拓方法,在原始数据两端各拓展一个极大值和一个极小值,对原始数据进行边界延拓,从而抑制EMD的端点效应。仿真对比结果表明:该方法在分解层数和平均相对误差方面均优于未经延拓处理的EMD,且对数据样本量要求不高。
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61427803,61221061)~~
【分类号】：TN03
【正文快照】： 网络出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20150504.1516.002.html引用格式:苏东林,郑昊鹏.一种解决经验模态分解端点效应的边界延拓法[J].航空学报,2016,37(3):960-969.SU D L,ZHENG HP.A boundary extension method for empirical mode decomposition end effect[J

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本文编号：1233521