数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2010年
6期
712-715
,共4页
经验模态分解%端点效应%延拓方法%相关函数
經驗模態分解%耑點效應%延拓方法%相關函數
경험모태분해%단점효응%연탁방법%상관함수
提出了一种基于自相关周期估计的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)端点延拓方法.在信号分解过程中通过高阶自相关函数估计备信号分量的周期,基于提出的整周期准则对信号分量进行数据延拓,得到的延拓数据符合信号分量的变化趋势.相对现有延拓方法,该方法解决了端点处数据跃变、波动趋势不一致的问题.该方法计算量小且效率高,适于周期或准周期、调频范围不大的信号.仿真结果验证了该方法的有效性.
提齣瞭一種基于自相關週期估計的經驗模態分解(Empirical mode decomposition,EMD)耑點延拓方法.在信號分解過程中通過高階自相關函數估計備信號分量的週期,基于提齣的整週期準則對信號分量進行數據延拓,得到的延拓數據符閤信號分量的變化趨勢.相對現有延拓方法,該方法解決瞭耑點處數據躍變、波動趨勢不一緻的問題.該方法計算量小且效率高,適于週期或準週期、調頻範圍不大的信號.倣真結果驗證瞭該方法的有效性.
제출료일충기우자상관주기고계적경험모태분해(Empirical mode decomposition,EMD)단점연탁방법.재신호분해과정중통과고계자상관함수고계비신호분량적주기,기우제출적정주기준칙대신호분량진행수거연탁,득도적연탁수거부합신호분량적변화추세.상대현유연탁방법,해방법해결료단점처수거약변、파동추세불일치적문제.해방법계산량소차효솔고,괄우주기혹준주기、조빈범위불대적신호.방진결과험증료해방법적유효성.
