基于支持向量机的BS-EMD端点效应消除方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    分析了B样条经验模式分解(B-spline empirical mode decomposition,简称BS-EMD)的端点效应问题,指出了现有延拓方法的不足,提出了一种基于支持向量机的B样条经验模式分解端点效应消除方法。首先采用支持向量机对原始信号进行延拓;然后用B样条插值方法对延拓端点效应问题,指出了现有延拓方法的不足,提出了一种基于支持向量机的B样条经验模式分解端点效应消除方法。首先采用支持向量机对原始信号进行延拓;然后用B样条插值方法对延拓后的数据进行插值计算得到信号的均值曲线;最后进行经验模式分解,得到本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)。仿真和试验结果表明,本文所提方法能有效地消除BS-EMD端点效应问题.

    Abstract:

    The end effect of B-spline empirical mode decomposition (BS-EMD) is discussed. The shortage of ordinary end extending methods is pointed out. A novel method for restraining the end effects of BS-EMD based on the support vector machines is proposed. Firstly, the original signal is extent by support vector machines before the signal is decomposed by BS-EMD. Then, the local mean interpolation curve of the extended signal is calculated by B-spline.Finally,the intrinsic mode functions (IMF) are calculated by EMD. The simulation and practical signal analysis show that the method can restrain the end effects of BS-EMD.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
振动、测试与诊断 ® 2024 版权所有
技术支持:北京勤云科技发展有限公司