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1、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,簡(jiǎn)稱EMD)是一種自適應(yīng)信號(hào)分解方法,主要應(yīng)用于非線性非平穩(wěn)的信號(hào),是繼傅立葉譜分析和小波分析之后出現(xiàn)的功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析方法,自N.E.Huang提出以來(lái),得到廣泛的研究和應(yīng)用,Huang后來(lái)又提出整體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical ModeDecomposition,簡(jiǎn)稱EEMD)的方法,解決了EMD中出現(xiàn)的模態(tài)混合問(wèn)題。
2、本文主要討論了兩方面的內(nèi)容:(1)EMD和EEMD處理含噪信號(hào)時(shí)的效果差異;(2)用EMD進(jìn)行信號(hào)分離的新方法。第一方面的內(nèi)容在第三章,只是就幾種特殊的信號(hào),對(duì)EMD和EEMD在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行探討。第二方面的內(nèi)容在第四章,是本文重點(diǎn),主要介紹如何更有效地分離信號(hào)。具體地,用EMD對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行分解的結(jié)果表明,前幾個(gè)IMF是信號(hào)受到噪聲的干擾產(chǎn)生的,阻礙對(duì)原數(shù)據(jù)的提取。如文中用EMD對(duì)含有噪聲的線性疊加信號(hào)進(jìn)行處理時(shí),目的是分離
3、兩個(gè)正弦分量,但此時(shí)會(huì)出現(xiàn)這樣的問(wèn)題,無(wú)法確定哪幾個(gè)IMF是噪聲干擾項(xiàng),也就無(wú)法準(zhǔn)確提取所需的正弦分量。這是由噪聲的影響而導(dǎo)致的問(wèn)題,可以考慮通過(guò)去噪來(lái)解決,本文以白噪聲為例示范了先去噪后分解的過(guò)程和效果,這樣就能保證第一個(gè)內(nèi)模函數(shù)是相對(duì)高頻的正弦分量,第二個(gè)內(nèi)模函數(shù)是相對(duì)低頻的正弦分量。此法要求事先知道信號(hào)中所含有的噪聲種類,才能選擇合適的濾波器來(lái)去噪,但是對(duì)于很多信號(hào)來(lái)說(shuō),其所含有的噪聲人們并不能了解,本文又提出另外一種方法:如果已
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