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时间:2018-07-14
《经验模态分解中多种边界处理方法比较研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------经验模态分解中多种边界处理方法比较研究在处理经验模态分解中,一个重要的问题就是对其边界效应的处理.1998年NordenEHuang为了有效地分解非线性非平稳信号,首先提出了经验模态分解希尔伯特谱(EmpiricalModeDecomposition/Hil
2、bertSpectrum,EMD/HS)的概念,从而使瞬时频率有了确切的物理意义。论文首先阐述了EMD时频分析方法,给出了其与传统时频方法的比较,然后介绍了EMD算法的特点,详细说明了EMD方法中边界效应的问题。在介绍了已经提出的多种边界效应处理方法的基础上,重点比较了3种处理方法:补零延拓法,端值延拓法,镜像法。并设计了一个误差评价公式,并进行了相应的分析。7769关键词:信号处理边界效应经验模态分解边界处理方法TitlResearchonMethodsforMitigationofBoundEf
3、fect13/13---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------inEmpiricalModeDecompositionAbstractAbstractAbstractAbstractOneofthemostimportantproblemsinEmpiricalModeDecomposition(EM
4、D)applicationsismitigationoftheendeffect.EmpiricalModeDecomposition/HilbertSpectrum(EMD/HS)wasfirstproposedbyNE.Huangin1998,whichcandecomposethenonlinearandnon—stationarysignals,thengivesabetterunderstandingofthephysicsbehindthesignals.Thedissert
5、ationfirstreviewstheEMDtime.frequencyanalysismethod,comparesthe13/13---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------EMDwithsometraditionaltime—frequencyanalysismethods.Sub
6、sequently,thepropertiesofEMDaresummarized,andthepivotalproblemsarepresentedintheEMDalgorithm.Finally,intermsofthe1-DEMDalgorithm,the2-DEMDmethodisgiven.Then,wecomparewiththreeendeffectmitigationmethods.thereareaddzeroextendingmethod,endofvalueextending
7、methodandmirrorextremaextendingmethod.Withatestmethodwascompare13/13---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------内却失去了分辩能力。而基于EMD的处理方法,仅依据数据本身的信息进行分解,与小波分析相比,不仅具有其全部优点,而且在分辨率
8、上能消除小波分析的模糊和不清晰,还能更为准确的反映原信号的物理特性。短数据序列的处理在实际的应用中是不可回避的话题,在线性框架下基于EMD分解的Hilbert谱与Wavelet谱具有相同的表观特性,但是Hilbert谱分别在时域和频域内的分辨率都远远高于Wavelet谱,依此得到的分析结果能够准确地反映出系统原有的物理特性。能够准确地处理非常短的数据序列是EMD分解以及与之相关的Hilbert变换的另外一个优点。虽然其它信号处理方法也能够处理短数据序列,但效果均不理想
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