资源描述:
《基于EMD算法的滤波系统设计.doc》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、摘要快速傅里叶、Wigner-Ville变换、小波变换在分析非线性非平稳信号时都存在着各自的缺陷与不足。为了更好地解决这些问题,本文采用了经验模态分解EMD(EmpiricalModeDecomposition)来对信号进行分析和滤波。EMD分解将复杂信号分解成有限个固有模态函数IMF(IntrinsicModeFunctions)之和,具有很高的频率分辨率和自适应性。本文对经验模态分解整个理论体系进行了深入的研究,重点研究了EMD时频分析的应用和基于EMD的滤波方法。本文首先引入了瞬时频率的概念,论述了IMF的基本
2、概念和EMD分解算法原理,并且分析了EMD算法的特点,结合IMF给出了边际谱和Hilbert谱的物理含义,对整个EMD时频分析理论进行了详细的论述。分析EMD时频分析方法在模态混叠、停止准则等方面存在的不足。然后通过仿真实验将EMD时频分析方法与传统的时频分析方法进行了比较研究,验证了EMD时频分析方法具有很高的时频分辨率。最后研究了基于EMD的滤波方法,验证了该方法的有效性及优越性。关键词:经验模态分解;时频分析;HHT谱ABSTRACTFastFourier,Wigner-Villetransformandwav
3、elettransformhavetheirownflawsandshortcomingswhenanglicizingthenonlinearandnon-stationarysignals.Inordertosolvetheseproblems,theempiricalmodedecompositionEMD(EmpiricalModeDecomposition)usedtosignalanalysisandfilteringinthisarticle.EMDdecomposesacomplexsignalint
4、oafinitenumberofIMF(IntrinsicModeFunctions),andEMDisahighfrequencyresolutionandadaptivemethod.Inthispaper,theentiretheoreticalsystemsofempiricalmodedecompositionhavebeenresearcheddeeply,focusedonthefilteringmethodsbasedonEMDandEMDapplicationoftime-frequencyanal
5、ysis.Inthisarticle,theconceptofinstantaneousfrequencyisintroducedfirstly.Then,thebasicconceptsofIMFandprinciplesofEMDdecompositionalgorithmarediscussed,andthecharacteristicsoftheEMDalgorithmareanalyzed.CombinedwithIMF,itisgiventhatthephysicalmeaningoftheHilbert
6、marginalspectrumandtheHilbertspectrumareformulated,andthetheoriesofthewholetime-frequencyanalysisarediscussedindetail.Besides,theproblemofEMDtime-frequencymethodisalsoanalyzed,includingmodesmixing,endeffect,siftingstopconditionandsoon.Secondly,comparedtotraditi
7、onaltime-frequencyanalysismethods,showthatEMDspectrumhasperfecttime-frequencyconcentration.Finally,studytheEMD-basedfilteringmethod,andverifiedthevalidityandthesuperiorityofthemethod.Keywords:EMD;time-frequencyanalysis;HHTspectrum目录第1章绪论11.1课题的研究背景和意义11.2EMD方法的
8、提出31.3EMD方法的研究发展概况41.4论文结构与安排5第2章EMD时频分析的基本理论72.1EMD方法的基本概念72.2EMD方法的基本原理82.3基于EMD的HHT时频分析122.4EMD算法存在的问题及改进132.5本章小结15第3章EMD时频分析方法的应用163.1EMD时频分析仿真及性能比较163.2EMD在信号趋势提取中的应用1