电子学报
電子學報
전자학보
Acta Electronica Sinica
2015年
6期
1073-1077
,共5页
经验模态分解%数值微分%时间序列分析
經驗模態分解%數值微分%時間序列分析
경험모태분해%수치미분%시간서렬분석
empirical mode decomposition%numerical derivative%time sequence analysis
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.
為瞭改善經驗模態分解的分離性能,提齣一種基于信號高階微分的分解算法.本文首先討論瞭經驗模態實現模態分離的必要條件,併證明對輸入信號進行偶數階數值微分可以提高模態分離性能.然後在此基礎上提齣一種以偶數階微分的過零點為特徵的均值計算方法.最後對倣真信號的分解進行瞭實驗研究.結果錶明,本文方法可以改善分離性能,性能提高的程度與理論分析結果符閤;與經驗模態分解相比,本文方法具有更高的分解精度.
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