emd方法在高频数据去噪中的应用

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1、第34卷第6期长春工业大学学报(自然科学版)VoI．34No．62013年12月JournalofChangchunUniversityofTechnology(NaturalScienceEdition)Dec．2013EMD方法在高频数据去噪中的应用宋国锋，董小刚，秦喜文(长春工业大学基础科学学院，吉林长春130012)摘要：运用处理信号的EMD方法和Matlab软件分析处理高频数据，得到了高频数据的各个频率以及时间尺度分量。这些分量具有更精细的属性特征，从中可以提取出高频数据的一些本质属性，从而更精确地

2、分析和解释原始高频数据，利用EMD分解对含噪声的数据进行噪声剔除处理，得到信噪比品质较好的数据形态，对估计和预测高频数据的走势有一定的参考价值。应用EMD分析高频数据对于研究金融市场的经济规律有重要的意义。关键词：经验模态分解；本征模态函数；高频数据；时间尺度中图分类号：O213文献标志码：A文章编号：1674—1374(2013)06—0601—05High-frequencydatadenoisingbasedonEMDSONGGuo—feng，DONGXiao—gang，QINXi—wen(School

3、ofBasicSciences，ChangchunUniversityofTechnology，Changehun130012，China)Abstract：WithboththeEMDandMatlabtodealwiththehigh—frequencydata，wecangetthetime—scaleandthefrequencies．Here，thehigh—frequencydataisdenoisedbasedonEMDforobtaininghighsignal—to—noiseratio，w

4、hichcanoffersomereferencesforthepredictionofhigh—frequencydatatrend．Keywords：empiricalmodedecomposition；intrinsicmodefunctions；highfrequencydata；timescale．预处理。在将原始信号进行EMD分解之后，很0引言多信号分析方法就可以很好地应用了。EMD方在很多实际问题中，由于数据本身的问题或法在提出之后得到了发展_4j。者人为因素的影响，数据既是非线性又是非平稳通常

5、EMD方法把原始信号分解为有限个信的，在高频数据中尤为如此口_3l。而经典的传统数号，这些信号称为本征模态函数(IntrinsiCMode据处理方法，有的仅仅能处理非线性的信号，有的Function，IMF)，这些IMF分别表示信号内在的适用于处理非平稳的信号，但是在这种既是非平不同的频率和不同的时间尺度。通过对这些稳又是非线性的信号面前往往显得无能为力。经IMF的分析，进而实现对非线性非平稳数据的分验模态分解方法(简称EMD)适用于这种数据的析。由于高频数据受到各种干扰因素的影响，会收稿日期：2012—10

6、—24基金项目：国家自然科学基金资助项目(11O71026)作者简介：宋国锋(1987一)，男，汉族，吉林长春人，长春工业大学硕士研究生，主要从事应用数学方向研究，E—mail；songl13568@126．corn．*通讯作者：董小刚(1961一)，男，汉族，吉林长春人，长春工业大学教授，博士，博士生导师，主要从事应用数学方向研究，E-mail：dongxiaogang@mail．ccut．edu．ca．602长春工业大学学报(自然科学版)第34卷出现波动剧烈、个别值离散等异常现象，传统的处1．2本征模态函

7、数理高频数据的方法无法从各个层面上良好地解读EMD方法中需要定义本征模态函数(IMF)，高频数据异常值的成因，通过EMD方法可以把它是一类具有瞬时频率的信号，同时它在每一个高频数据进行分解，把噪声剥离出来，更好地解释时刻频率是唯一的。一个本征模态函数满足以下和分析高频数据]。两个条件：文中用EMD方法分析高频数据，减小高频1)在所有样本高频数据集内，零点的数量必噪声]。首先对高频数据进行EMD分解，然后须和极大值或者极小值点的数量一样，或两者相剔除高频噪声，再重新构造出信号，从而根据重新差最多不过一个。构造出

8、来的信号分析原始信号的一些本质属性，2)任意时间内由样条插值得到的上、下包络更好地进行估计和预测。线局部上来看是关于时间轴对称的，即均值为零。以上两个条件保证了瞬时频率有意义，本征lEMD方法模态函数反应出信号本身的波动性，使得每个周1．1特征时间尺度期上只有一种波型。本征模态函数的零点数和极通过信号的两个基本参数研究一个信号的特值点数相同，所以从波形图上来看，类似于将一个征：也就是频率和时域。参数