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局部经验模态分解算法
作者姓名:林婉如  熊盛武  谢啸虎
作者单位:1.武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉 430070 2.麦吉尔大学 计算机科学学院,加拿大 魁北克
基金项目:国家自然科学基金,武汉市国际交流与合作项目
摘    要:对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分解信号的过程中,局部分解算法并不对信号的整个时间区域进行分解,而是以定位好的局部高频分量位置为窗口,进行局部的经验模态分解,分离出高频分量。通过这种局部分解,就可以有效地消除模态间的频率混叠,得到的固有模态函数更可靠地反映了真实物理过程。和现有异常事件处理方法相比,局部经验模态分解算法在理论上和经验模态分解算法更为统一,方法更为简便。通过实例表明了局部经验模态分解算法的有效性。

关 键 词:经验模态分解(EMD)方法  固有模态函数(IMF)  异常事件  频率混叠  
修稿时间: 
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