基于高阶微分的EMD均值计算方法

黎恒; 李智

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.005

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于高阶微分的EMD均值计算方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于高阶微分的EMD均值计算方法
- Local Mean Computation for Empirical Mode Decomposition Based on Higher Order Derivative
- 电子学报 2015年43卷第6期页码：1073-1077
- 作者机构：
  
  1. 西安电子科技大学机电工程学院,陕西,西安,710071
  2. 桂林航天工业学院,广西,桂林,541004
  3. 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西,桂林,541004
  4. 西安电子科技大学机电工程学院,陕西,西安,710071
  5. 桂林航天工业学院,广西,桂林,541004
  6. 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西,桂林,541004
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61361006)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.005
  中图分类号： TN911.72
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
移动端阅览
黎恒, 李智. 基于高阶微分的EMD均值计算方法[J]. 电子学报, 2015,43(6):1073-1077.

LI Heng, LI Zhi. Local Mean Computation for Empirical Mode Decomposition Based on Higher Order Derivative[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(6): 1073-1077.
黎恒, 李智. 基于高阶微分的EMD均值计算方法[J]. 电子学报, 2015,43(6):1073-1077. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.005.

LI Heng, LI Zhi. Local Mean Computation for Empirical Mode Decomposition Based on Higher Order Derivative[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(6): 1073-1077. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.005.

摘要

为了改善经验模态分解的分离性能

提出一种基于信号高阶微分的分解算法.本文首先讨论了经验模态实现模态分离的必要条件

并证明对输入信号进行偶数阶数值微分可以提高模态分离性能.然后在此基础上提出一种以偶数阶微分的过零点为特征的均值计算方法.最后对仿真信号的分解进行了实验研究.结果表明

本文方法可以改善分离性能

性能提高的程度与理论分析结果符合;与经验模态分解相比

本文方法具有更高的分解精度.

Abstract

In order to improve the separation performance of empirical mode decomposition

an algorithm based on higher order derivative is put forward.First

a necessary condition for separability is studied.It is proved that separability can be improved by even order derivative of the input signal.An algorithm that builds local mean from zero-crossings of the even order derivative is then proposed.Finally

decomposition performance of the proposed method is demonstrated by application to synthetic signals.Numerical experiments show that the proposed method has enhanced separation quality which agrees well with the theoretical analysis.In compared with the empirical mode decomposition

the proposed method exhibits higher accuracy.

关键词

Keywords

references

浏览量

1319

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于主成分分析的经验模态分解消噪方法

基于Hilbert-Huang变换的ECG消噪

一种改进的自适应干扰对消技术研究及在电磁辐射测量中的应用

一种基于经验模态分解的锥体目标雷达微动特征提取新方法