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时间:2018-12-06
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1、对五种改善EMD端点效应的方法进行分析 引言 1998年,Huang等人提出了一种新的信号处理方法:经验模态分解方法(EmpiricalModeDecomposition,EMD)。它用不同特征尺度的数据序列本征模函数(IntrinsicModeFunction,IMF)分量来逐级分解信号。 该方法可以对一个非平稳信号进行平稳化处理。 在EMD分解中,每个IMF需要多次“筛选”过程,而每一次筛选过程,需要根据上、下包络计算出信号的局部平均值。上(下)包络是由信号的局部极大(小)值通过3次样条插值得到的。但信号
2、的端点不可能同时处于极大值或极小值,因此上、下包络在数据序列两端会发散,且这种发散会随着运算的进行而逐渐向内,从而使得整个数据序列受到影响,这就是所谓的EMD方法的端点效应。 国内外很多研究者对改进EMD端点效应问题进行了研究。目前,常用的EMD端点效应处理方法有镜像法、极值延拓法、神经网络预测、多项式外延方法、平行延拓法、边界局部特征尺度延拓法。神经网络延拓算法的运算速度慢,在工程应用中实时性差。所以本文只对镜像法、极值延拓法、多项式法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法进行比较,从而得到对工程应用有指导意义的结
3、果。 1EMD方法 EMD方法中假设: (1)任何信号都可以分解为若干个IMF分量; (2)各个IMF分量可以是线性的或非线性的,局部的零点数和极值点数相同,且上下包络关于时间轴局部对称; (3)一个信号可包含若干个IMF分量。 每个IMF分量的计算步骤为: 首先,计算原信号x(t)的极值点,然后用三次样条函数拟合出极大(小)值包络线e+(t)(e-(t))。原信号的均值包络m1(t)是上下包络线的平均值: 若h11(t)不满足IMF定义的条件,则它不是平稳信号,重复进行上述过程k次(k一般小于1
4、0),直到找到满足IMF的定义的h1k(t),则x(t)的一阶IMF分量为: 将r1(t)作为原始数据,再得到第2个IMF分量c2(t),依此类推,得到n个IMF分量,直到rn(t)是单调函数或常量时,EMD分解过程停止。 最后,x(t)经EMD分解后得到: 式中rn(t)为趋势项,代表信号的平均趋势或均值。 2改善端点效应的几种方法 本文在Matlab下实现了5种常用的改善EMD端点效应的方法,并用于比较测试,它们分别为: (1)端点镜像方法。以信号两端的边界为对称,把信号向外映射,得到原信号的
5、镜像,形成一个闭合的曲线,从而得到完整的包络曲线。 (2)极值延拓法。以端点的一个特征波为依据,在两端各延拓两个极大值和极小值。 (3)多项式拟合法。对原信号的极值点序列,利用端点处3个极值点进行多项式拟合计算出的值作为端点处极值点的近似取值,以确定边界极值点的位置。 (4)平行延拓法。利用端点附近的两个相邻极值点(一个极大值,一个极小值)处斜率相等这一特性,人为在两端定义出两个极值点。 (5)边界局部特征尺度延拓法。把调幅趋势和端点处局部极值点的时间间隔相结合,在信号两端分别添加一对极大值点和极小值点。
6、3端点效应评价指标 本文采用3个指标来评价多种端点效应处理方法的效果: (1)计算EMD分解后各分量信号与对应的原信号之间的相似系数ρ信号的包络发生形状畸变,引起端点效应,从而使各个分量的分解不准确。可以比较EMD分解后的各IMF分量和原信号分量之间的相似度,来评价各抑制端点效应算法的抑制效果。 式中:cov-()表示协方差;σ-()表示方差;IMFi表示信号经过EMD分解后的第i个模态分量;xi为相对应的原信号组成分量。ρ值越大,说明端点效应的抑制越好。 (2)计算EMD分解后得到的各IMF分量和原信号
7、相应的分量之间的平均相对误差[9]. 式中:N表示信号的总个数;xi(k)表示原信号第i个分量;IMFi(k)表示EMD分解后得到的相应分量。 error_IMFi越小,说明端点效应的抑制越好。 (3)运算时间。保证算法抑制端点效应效果的前提下,算法不能过于复杂,以满足实时性。 4实验结果分析 假定测试信号是一个调频调幅非线性仿真信号,其表达式为: 式中采样频率1000Hz,采样点数250点,时域波形如图1所示。 为了比较延拓后的分解结果,将原信号的组成分量一并给出,图2是没有进行端点处理的
8、信号EMD分解结果,从图中可以看到,在两端点处有比较大的失真,并且会“向内污染”.图2~图7中虚线为原分量;实线为EMD的分解结果。 图3~图7分别是用端点镜像方法、多项式拟合法、极值延拓法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法延拓后得到的EMD分解结果。 由图可知,这几种方法都有效改善了EMD的端点效应,其中极值延拓法对于端点效
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