首页下载资源移动开发将信号输入进行经验模态分解(EMD)及其改进分解方法eemd分解、ceemd分解等分解方法,然后将信号复原,比较每种方法等误差 还有克服端点效应的方法,对信号进行极值延拓,然后进行eemd,Mat

ZIP将信号输入进行经验模态分解(EMD)及其改进分解方法eemd分解、ceemd分解等分解方法,然后将信号复原,比较每种方法等误差 还有克服端点效应的方法,对信号进行极值延拓,然后进行eemd,Mat

xwtEluigruzs28.69KB需要积分:1

资源文件列表:

将信号输入进.zip 大约有11个文件
  1. 1.jpg 13.97KB
  2. 信号分解技术分析探索经验模态分解与改进分.txt 2.35KB
  3. 信号处理技术博客经验模态分解及其改进分解方法探.txt 2.73KB
  4. 将信号输入进行经.html 11.45KB
  5. 技术博客文章信号处理中的经验模态分解及其改进分解方.txt 2.51KB
  6. 技术文章信号处理中的经验模态分解.txt 2.38KB
  7. 经验模态分解与改进方法在信号处理中的实践在当今.txt 2.12KB
  8. 经验模态分解是一种信号处理方法它通过将信号.doc 2.03KB
  9. 经验模态分解是一种信号处理方法用于将非线性和非.doc 2.21KB
  10. 经验模态分解简称是一种非常流行的信号处.txt 2.5KB
  11. 近年来信号处理领域的研究取得了显著.txt 1.64KB

资源介绍:

将信号输入进行经验模态分解(EMD)及其 改进分解方法eemd分解、ceemd分解等分解方法,然后将信号复原,比较每种方法等误差。 还有克服端点效应的方法,对信号进行极值延拓,然后进行eemd,Matlab代码
经验模态分解(EMD)是一种信号处理方法用于将非线性和非稳态信号分解为一组称为本征模态函数
IMF的固有模态函数本文将重点讨论 EMD 及其改进分解方法以及信号复原和误差对比此外
还探讨了如何克服信号分解过程中的端点效应并提供了使用极值延拓进行 EMD 分解的方法和相关
Matlab 代码
首先EMD 是一种数据驱动的方法可以自适应地将信号分解成多个 IMF 和一个残差项IMF 是在不
同时间尺度上表现出明显特征的函数其数量取决于信号的复杂程度EMD 的主要步骤包括以下几个
方面
1. 构建信号的上下包络线并计算包络线的平均值作为本征模态函数的初值
2. 通过将信号与其包络线的差值作为新的信号并迭代地执行步骤 1直到所得的函数满足 IMF
的定义
3. 将满足 IMF 定义的函数作为一个 IMF并将其从原始信号中减去重复上述步骤直到得到所
有的 IMF 和残差项
然而EMD 方法可能存在一些问题例如模态重叠和端点效应为了改进 EMD 方法出现了一些改进
的分解方法如经验模态分解方法改进EEMD对称经验模态分解方法SEMD和方差稳定经验
模态分解方法VSEMD
其中EEMD 是通过对原始信号添加高斯噪声的方式来打破模态重叠问题具体而言它通过对多个
扰动信号进行 EMD 分解然后对相同 IMF 进行平均从而得到最终的 IMF通过引入随机性EEMD
能够有效地减小模态重叠和伪模态的影响
另一种改进方法是对称经验模态分解方法SEMD),它通过对原始信号的正向和反向 EMD 分解得到
IMF 进行平均从而减小模态重叠问题
此外方差稳定经验模态分解方法VSEMD是通过引入方差标准化技术来解决模态重叠问题具体
而言它在 EMD 分解的每一步之后对每个 IMF 的标准差进行归一化处理以确保不同尺度的 IMF
具有相似的能量分布
在进行信号复原时可以将所有的 IMF 相加得到重构信号然后与原始信号进行误差比较通过比较
不同分解方法得到的重构信号可以评估各种方法的性能和精度
另外信号分解过程中常会遇到的一个问题是端点效应端点效应是指在信号两端由于缺少数据而导
致的不完整 IMF 生成为了克服端点效应可以使用极值延拓的方法即在信号两端分别延拓一个周
期的数据使得分解得到的 IMF 数量更加准确
100+评论
captcha