基于高阶微分的EMD均值计算方法

发布时间：2017-12-31 02:37

  本文关键词：基于高阶微分的EMD均值计算方法　出处：《电子学报》2015年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了改善经验模态分解的分离性能,提出一种基于信号高阶微分的分解算法.本文首先讨论了经验模态实现模态分离的必要条件,并证明对输入信号进行偶数阶数值微分可以提高模态分离性能.然后在此基础上提出一种以偶数阶微分的过零点为特征的均值计算方法.最后对仿真信号的分解进行了实验研究.结果表明,本文方法可以改善分离性能,性能提高的程度与理论分析结果符合;与经验模态分解相比,本文方法具有更高的分解精度.
[Abstract]:In order to improve the separation performance of empirical mode decomposition, a decomposition algorithm based on signal higher-order differential is proposed. It is proved that even order numerical differential of input signal can improve the performance of modal separation. On this basis, a mean value calculation method characterized by even order differential over 00:00 is proposed. Finally, the simulation signal is decomposed. The experimental results show that. The method in this paper can improve the separation performance, and the degree of performance improvement is in agreement with the theoretical analysis results. Compared with empirical mode decomposition, this method has higher resolution accuracy.
【作者单位】： 西安电子科技大学机电工程学院;桂林航天工业学院;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61361006)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 3.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004)1引言经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是美国科学院院士Huang[1]提出的信号分解方法.EMD通过一种被称为筛分的方法,将多分量输入信号分解成多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).筛分的目的

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1357726