基于复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法

发布时间：2019-06-04 01:50

【摘要】：集成经验模态分解(EEMD)在一定程度上减轻了经验模态分解(EMD)中的模态混叠,但集成平均会带来新的模态混叠、频谱丢失和运算量增大等问题,影响到对信号物理特征的分析与提取.因此,本文提出一种基于复数据经验模态分解(CEMD)的噪声辅助信号分解方法,在CEMD中以白噪声分解的内禀模态函数(IMF)在指定方向上的投影为基函数来辅助观测信号分解过程中的极值选取,从而减小模态混叠,同时利用噪声投影的影响在求包络质心时被消除的特性,减小EEMD因集成平均带来的相关问题.仿真结果表明,本文方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,并且在一定程度上减轻了频谱丢失问题.
[Abstract]:The integrated empirical mode decomposition (EEMD) reduces the modal aliasing in empirical mode decomposition (EMD) to a certain extent, but the integration average will bring new modal aliasing, spectrum loss and computation increase. It affects the analysis and extraction of the physical features of the signal. Therefore, a noise aided signal decomposition method based on complex data empirical mode decomposition (CEMD) is proposed in this paper. In CEMD, the projection of the intrinsic modal function (IMF) of white noise decomposition in a specified direction is used as the basis function to assist the extreme value selection in the process of signal decomposition, so as to reduce the modal aliasing. At the same time, the influence of noise projection is used to reduce the related problems caused by the integration average of EEMD by using the characteristic that the envelope centroids are eliminated. The simulation results show that the proposed method not only further reduces the modal aliasing effect, but also improves the operation speed and reduces the spectrum loss problem to a certain extent.
【作者单位】： 海军航空工程学院青岛校区;海军航空工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61372027)资助的课题~~
【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：2492386