一种基于GEP的EMD端点效应抑制方法

发布时间：2018-04-10 01:27

  本文选题：经验模态分解　切入点：基因表达式编程　出处：《中国测试》2015年12期

【摘要】：针对经验模态分解(EMD)在分解信号时存在的端点效应问题,为抑制端点效应对信号分析带来的影响,进一步提高EMD分解准确度,提出基于基因表达式编程(GEP)的EMD改进算法。通过仿真实验与镜像延拓等其他3种常用端点效应抑制方法作对比,并计算评价端点效应的两个指标,最后,通过这4种方法分别测量出原始信号的瞬时频率以作验证。仿真结果表明:基于GEP的EMD改进算法在分解信号后各分量两端发散程度最小,评价指标也均优于其他3种传统的改进方法,且更加准确地测量出原始信号的瞬时频率。证明该改进算法能更有效地抑制EMD端点效应,具有更高的应用价值。
[Abstract]:In order to suppress the effect of endpoint effect on signal analysis and improve the accuracy of EMD decomposition, an improved EMD algorithm based on genetic expression programming (GEP) is proposed to solve the problem of endpoint effect in signal decomposition by empirical mode decomposition (EMD).The simulation experiments are compared with other three common endpoint effect suppression methods, such as mirror continuation, and two indexes to evaluate the endpoint effect are calculated. Finally, the instantaneous frequency of the original signal is measured by the four methods for verification.The simulation results show that the improved EMD algorithm based on GEP has the smallest divergence at both ends of the components after decomposing the signal, and the evaluation index is better than the other three traditional improved methods, and the instantaneous frequency of the original signal is measured more accurately.It is proved that the improved algorithm can suppress the endpoint effect of EMD more effectively and has higher application value.
【作者单位】： 第二炮兵工程大学;
【分类号】：TN911.6

【参考文献】

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本文编号：1729067