基于均值滤波矩阵组的二维信号快速经验模式分解方法

郭珈; 王孝通; 徐晓刚; 张成堡

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.013

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基于均值滤波矩阵组的二维信号快速经验模式分解方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于均值滤波矩阵组的二维信号快速经验模式分解方法
- Fast 2D Empirical Mode Decomposition Based on Mean Value Matrix Filter Sets
- 电子学报 2012年40卷第10期页码：1980-1983
- 作者机构：
  
  1. 海军91550部队,辽宁,大连,116023
  2. 海军大连舰艇学院光电技术研究所,辽宁,大连,116018
  3. 海军大连舰艇学院航海系,辽宁,大连,116018
  4. 海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁,大连,116018
  5. 海军32132部队,山东,青岛,266405
  6. 海军91550部队,辽宁,大连,116023
  7. 海军大连舰艇学院光电技术研究所,辽宁,大连,116018
  8. 海军大连舰艇学院航海系,辽宁,大连,116018
  9. 海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,辽宁,大连,116018
  10. 海军32132部队,山东,青岛,266405
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60975016);青年科学基金 (No.61002052);辽宁省自然科学基金 (No.20082176)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.013
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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郭珈, 王孝通, 徐晓刚, 等. 基于均值滤波矩阵组的二维信号快速经验模式分解方法[J]. 电子学报, 2012,40(10):1980-1983.

GUO Jia, WANG Xiao-tong, XU Xiao-gang, et al. Fast 2D Empirical Mode Decomposition Based on Mean Value Matrix Filter Sets[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(10): 1980-1983.
郭珈, 王孝通, 徐晓刚, 等. 基于均值滤波矩阵组的二维信号快速经验模式分解方法[J]. 电子学报, 2012,40(10):1980-1983. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.013.

GUO Jia, WANG Xiao-tong, XU Xiao-gang, et al. Fast 2D Empirical Mode Decomposition Based on Mean Value Matrix Filter Sets[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(10): 1980-1983. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.013.

摘要

根据矩阵变换理论

提出了一种基于滤波矩阵组的局部均值求取方法.该方法构造了均值滤波矩阵组

只需在待处理矩阵左右各乘一个均值滤波阵

即可得到待处理阵的加权均值

简化了包络均值求解过程.在上述局部均值滤波理论的基础上

提出了二维信号的快速经验模式分解算法.实验证明

算法运算时间比传统经验模式分解方法提高了两到三个数量级.

Abstract

A new local mean value computing algorithm is proposed based on the theory of the mean value matrix filter sets.The algorithm computes the weighted mean value of the matrix by multiplying a mean value filter matrix to each side of it.This special matrix can be calculated quickly and simplify the process of envelope computing.Based on the mean value matrix filter sets

a fast two-dimension EMD algorithm is proposed.Experiments show this algorithm works well on image fusion.It can also reduce the computation time by 1/100~1/1000 than that of the traditional EMD.

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