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题名EMD端点效应抑制方法
被引量：14
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作者
郝如江
李非
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机构
石家庄铁道大学机械工程学院石家庄
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2018年第2期341-345,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51375319)
河北省杰出青年科学基金资助项目(E2013210113)
河北省百名优秀创新人才支持计划资助项目(BR2-222)
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文摘
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中的端点效应问题,在研究总结了现有端点效应抑制方法的基础上,提出一种新的方法——基于支持向量机(support vector machine,简称SVM)延拓和窗函数相结合的方法,弥补了SVM延拓依然找不到端点以及窗函数会改变原始信号的缺点。首先,采用SVM对原始信号两端分别进行延拓,将延拓后的数据进行加窗处理(中间加矩形窗,延拓数据加海明窗);然后,利用EMD方法对加窗后的信号进行分解,得到若干个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);最后,将IMF分量的两端延拓部分去掉,以此来达到抑制端点效应的目的。以正交性为量化评价指标,对比分析了不同方法的性能,通过仿真和实验结果表明,该方法可以更好地抑制端点效应的发生。
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关键词
经验模态分解
端点效应
支持向量机
窗函数
正交性指标
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Keywords
empirical mode decomposition
endpoint effect
support vector machine
window function
index of orthogonality
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分类号
TH132.41
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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