基于能量的振动信号经验模态分解终止条件
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    经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)主要思想是把一个时间序列 的信号分解成不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)。EMD算法用残 余量极值 点数量小于2来终止分解,该终止条件有无关组分多和分解速度慢的缺点。针对该缺点,提出 了 采用残余能量小于设定值的EMD分解终止条件。通过对非线性和实例振动信号的试验研究表 明,基于能量的EMD分解终止条件既可以减少分解的无关组分,又可以提高分解的速度。该研 究成果能广泛地用于振动信号分析领域。

    Abstract:

    The main idea of empirical mode decomposition (EMD) is separating the series dat a to components with different scales, say intrinsic mode function (IMF). The EMD method stops decomposition on the numbers of the residue′s extrema less than 2 .Using this stop condition in EMD will produce many insignificant components a nd the speed of decomposition is slow. To avoid the shortage of the condition, a ne w stop condition is proposed, that is, the residue′s energy less than the p redetermined stops the process of decomposition. A nonlinear simulation signal and areal vibration signal are introduced to study the new condition. Ther esult shows that, the new stop condition could reduce the numbers of the insign ifica nt components and can improve the speed of EMD. The result of the study can beg enerally used in vibration signal analysis field.

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