经验模态分解的边界效应处理技术.pdf

计算机测量与控制. 2006. 14( 12)
puter Measurement & Control
1673
文章编号: 1671- 4598( 2006) 12 1673 03
中图分类号: T N911
文献标识码: A
经验模态分解的边界效应处理技术
王秋生, 段丹辉
( 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院, 北京
100083)
摘要: 经验模态分解是近年来发展起来的分析非线性、非平稳信号的新方法, 已经应用于许多工程领域, 并体现出了独特的优势,
然而在经验模态分解过程中, 当样条函数拟合信号上、下包络时却存在着棘手的端点问题, 在论述经验模态分解原理的基础上, 针对筛
过程存在的边界效应, 提出了将外推极值点与镜像延拓相结合的边界效应处理方法, 进一步完善了经验模态分解理论; 在仿真实验中,
将所提的经验模态分解与基于镜像延拓、基于 AR 模型延拓等经验模态分解进行了性能对比, 实验结果表明所提出的方法能够有效地抑
制经验模态分解过程中出现的边界效应, 具有通用性好、适应性强等优点。
关键词: 经验模态分解; 筛过程; 边界效应
End Effects Processing Technique of Empirical Mode position
Wang Qiusheng , Duan Danhui
( Schoo l o f Automat ion and Electrical Engineering, Beihang U niv ersity , Beijing 100083, China)
Abstract: Em pirical m ode position ( EMD) is a new ly developed method used to analyze nonlin ear and non- stationary signal
Th e
m ethod has b een applied in many en gineering domains and h as represented un ique advan tages
H ow ever, EM D is an involved end issue du ring
fitting the upper and low er en velops of the signal by spline function
Discussin g the EMD theory and th e end effects in the sifting process, a
processing approach bining extrapolatin g extrema w ith mirr or extension is proposed
T he EMD theory is improved perfectly
T heir ca
pabilities of the presen ted E MD, the EMD w ith mirror ex tension and the EM D with AR model exten sion w il