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基于高次样条插值的经验模态分解方法研究
被引量：
17
1
作者
杨世锡
胡劲松
+1 位作者
吴昭同
严拱标
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期267-270,共4页
基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条插值的EMD新算法.仿真研究结果表明,所提出的新算法能有效提高...
基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条插值的EMD新算法.仿真研究结果表明,所提出的新算法能有效提高EMD时频分析的精度.
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关键词
高次样条插值
经验模态分解
希尔伯特变换
时频分析
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职称材料
题名
基于高次样条插值的经验模态分解方法研究
被引量：
17
1
作者
杨世锡
胡劲松
吴昭同
严拱标
机构
浙江大学机械工程及自动化系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期267-270,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50205025)
浙江省自然科学基金资助项目(5001004
501061).
文摘
基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条插值的EMD新算法.仿真研究结果表明,所提出的新算法能有效提高EMD时频分析的精度.
关键词
高次样条插值
经验模态分解
希尔伯特变换
时频分析
Keywords
Algorithms
Frequency domain analysis
Time domain analysis
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高次样条插值的经验模态分解方法研究
杨世锡
胡劲松
吴昭同
严拱标
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
17
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