基于延拓与可变余弦窗的经验模态分解改进算法研究

发布时间：2019-03-30 17:19

【摘要】：针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的边界效应及边界发散现象随着筛选层次的增加而增加的问题,提出一种利用延拓与可变余弦窗相结合的改进新方法。首先对信号进行延拓处理,增加一定长度的数据,实现延拓数据与原始信号交界处的光滑过度。其次,根据信号边界的发散程度,在逐层提取各阶本征模函数(Intrinsic Model Function,IMF)之前,在信号两端加上宽度可变的余弦窗函数,使得每一个IMF分量边界发散问题最小化,保证信号有效数据的正确分解,实现EMD边界处理算法的改进。仿真和实例信号分析表明,该方法能较好地抑制EMD边界效应,有效地提取故障信号中的特征信息。
[Abstract]:In order to solve the problem of boundary effect and boundary divergence in empirical mode decomposition (Empirical Mode Decomposition,EMD), an improved method combining continuation with variable cosine window is proposed. Firstly, the signal is processed by extension, and a certain length of data is added to realize the smooth excess of the boundary between the extension data and the original signal. Secondly, according to the divergence degree of the signal boundary, the boundary divergence problem of each IMF component is minimized by adding a cosine window function with variable width at each end of the signal before extracting the eigenmode function (Intrinsic Model Function,IMF) layer by layer. Ensure the correct decomposition of the effective data of the signal, and realize the improvement of the EMD boundary processing algorithm. Simulation and example signal analysis show that the proposed method can effectively suppress the EMD boundary effect and extract the characteristic information from the fault signal effectively.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51005196) 高等学校博士学科点专项科研基金(20101333120004)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2450312