【摘 要】
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在经验模式分解法(EMD)中,由于信号两端边界的不确定性,其均值只能近似地估计,而边界处均值的精度,对信号分解结果的影响比较大。如果不能较准确的估计边界处的均值,最坏的情
【机 构】
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东南大学信息科学与工程学院,南京,210096
【出 处】
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2009年浙苏黑鲁津四省一市声学学术会议
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在经验模式分解法(EMD)中,由于信号两端边界的不确定性,其均值只能近似地估计,而边界处均值的精度,对信号分解结果的影响比较大。如果不能较准确的估计边界处的均值,最坏的情况是模式分解完全失效。本文首先介绍EMD以及EMD中的边界效应,然后提出一种消除边界效应的端点处均值估计算法：时间迭代法(TI)。这种算法不仅能很好适应于各种类型信号的EMD,而且具有算法简洁时间复杂度低的优点。通过对几种典型信号仿真分析,比较了提出的算法与极值包络算法的性能。仿真结果表明,该算法具有很好的消除边界效应的能力。
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